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Yolov8 剪枝源码（融合多种剪枝策略）

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简介：
本项目基于YOLOv8模型，实现了一种融合多种剪枝策略的高效剪枝方法，旨在优化模型性能并减小计算复杂度。 支持以下剪枝方法：lamp 剪枝、slimming 剪枝、group slimming 剪枝、group hessian 剪枝、Taylor 剪枝 和 Regularization 剪枝等，代码可一键运行，并配有md文档进行说明。

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  • Yolov8 剪枝源码（融合多种剪枝策略）
    优质
    本项目基于YOLOv8模型，实现了一种融合多种剪枝策略的高效剪枝方法，旨在优化模型性能并减小计算复杂度。 支持以下剪枝方法：lamp 剪枝、slimming 剪枝、group slimming 剪枝、group hessian 剪枝、Taylor 剪枝 和 Regularization 剪枝等，代码可一键运行，并配有md文档进行说明。
     
  • YOLOv8模型的剪枝源码
    优质
    简介：本文档提供关于如何对YOLOv8模型实施剪枝操作的详细代码指导，旨在优化模型性能和减少计算资源消耗。 YOLOv8模型剪枝源码提供了对深度学习模型进行优化的方法，通过减少不必要的网络参数来提高效率和性能。这一过程有助于在保持高准确率的同时减小模型的大小，并加快推理速度，特别适用于资源受限的设备上部署复杂的计算机视觉任务。
     
  • YOLOv8剪枝技术指南：L1、L2及随机策略详解（一）
    优质
    本文详细介绍了YOLOv8模型的剪枝技术，重点讲解了L1正则化、L2正则化和随机剪枝策略，旨在帮助读者理解如何优化YOLOv8以实现更高效的资源利用。 YOLOv8剪枝技术指南：基于L1、L2及随机策略的模型优化详解 该剪枝过程采用torch_pruning库进行操作，并遵循以下步骤： 首先安装必要的库： ``` pip install torch_pruning==0.2.7 ``` 接下来，按照如下流程执行剪枝和微调任务： ① 使用`yolov8-train.py`文件训练初始模型权重，此时设置参数fintune为False； ② 利用`yolov8_pruning.py`对上述步骤中得到的模型进行基于L1、L2及随机策略（RandomStrategy）的剪枝操作； ③ 再次运行`yolov8-train.py`，但这次设置参数fintune为True以微调已经经过剪枝处理后的模型权重。注意训练时需确保权重加载在GPU上进行； ④ 使用`draw_channels.py`绘制对比图，展示原始和剪枝后模型之间的通道变化情况。 完成上述步骤即表示整个剪枝过程结束。
     
  • yolov8剪枝压缩模型代码.zip
    优质
    本资源包含YOLOv8剪枝压缩模型的代码和相关配置文件，旨在优化深度学习模型的性能，减少计算资源消耗。适合需要在嵌入式设备上部署YOLOv8模型的研究者或开发者使用。 使用教程请参见文档内的tutorial.md文件。
     
  • Yolov5_6.1 剪枝版
    优质
    Yolov5_6.1剪枝版是基于YOLOv5算法框架的优化版本，通过模型剪枝技术去除冗余参数，在保持高精度的同时大幅减少计算量和存储需求。 yolov5_6.1剪枝。
     
  • yolov8s模型的剪枝源码
    优质
    简介：本项目提供YOLOv8s模型的剪枝源码，旨在通过优化技术减少计算资源消耗并保持高性能检测能力。适合深度学习研究和应用开发人员参考使用。 实现步骤如下：1. 使用YOLOv8s模型进行预训练；2. 对模型实施稀疏化（sparsity）处理；3. 进行剪枝操作；4. 经过剪枝后，通过微调60个epoch达到了与原模型迭代52个epoch相同的mAP值0.78，并且使模型大小减少了五分之二。
     
  • 预剪枝与后剪枝的随机森林模型
    优质
    本研究探讨了在随机森林算法中采用预剪枝和后剪枝技术的影响，旨在提升模型泛化能力并减少过拟合风险。 我编写了一个Python程序，实现了决策树和随机森林，并且包含了预剪枝、后剪枝的功能。此外，我还撰写了一份实验报告来记录这个项目的开发过程和结果。
     
  • 决策树剪枝的Matlab代码-CS189HW5: CS189HW5
    优质
    这段内容是为CS189课程第五次家庭作业项目提供的，专注于使用MATLAB实现决策树算法及其剪枝技术，以优化模型性能和防止过拟合。 决策树剪枝的Matlab代码可以用来优化决策树模型，减少过拟合的风险，并提高其泛化能力。这种技术通过在构建过程中移除一些子树来简化最终生成的决策树结构，从而改善预测性能。实现这一过程需要理解如何访问和修改节点属性以及何时应用剪枝策略（如基于误差降低或最小错误率的方法）。此外，在编写代码时应考虑使用交叉验证等方法评估不同剪枝水平的效果，以找到最佳模型复杂度与准确性的平衡点。
     
  • 从零开始学习Yolov8剪枝技巧
    优质
    本课程详细讲解如何从零开始掌握YOLOv8模型的剪枝技术，旨在优化模型性能并减少计算资源消耗。适合初学者和进阶开发者。 在剪枝前：MACs=129.092051 G，参数数量=68.229648 M 在剪枝后：MACs=41.741203 G，参数数量=20.787528 M
     
  • 采用剪枝策略的简易五子棋游戏系统
    优质
    本系统为一款基于剪枝算法优化的简易五子棋游戏，旨在提供智能且高效的对弈体验，适用于初学者和爱好者。 理解和掌握基于剪枝技术的博弈树启发式搜索过程，以加深对博弈树的理解与应用。设定棋盘为5行5列，并自行设计估价函数，在此基础上采用极大极小搜索方法并结合α-β剪枝技术进行优化。系统将以人机对弈方式进行展示：一方走完一步后等待对方行动；在每一步的决策过程中，当前棋局会在屏幕上实时显示出来。