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PyTorch模型进行剪枝处理。

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简介：
通过在CIFAR数据集上进行图像分类的训练，旨在展示模型剪枝的具体操作方法。该训练过程需要使用PyTorch版本，且必须保证其版本号大于1.4.0，以便充分利用该框架的功能。

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  • PyTorch模型的剪枝技术
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    简介：本文章探讨了如何运用PyTorch框架实施神经网络模型的剪枝技术，以实现更高效的模型部署。通过移除不重要的连接来减少计算资源消耗和提高运行速度。 在CIFAR数据集上进行图像分类的训练，并演示如何执行模型剪枝。使用PyTorch版本必须大于1.4.0。
     
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  • yolov8s模型的剪枝源码
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    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。
     
  • YOLOv8模型的剪枝源码
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  • DeepLabV3+模型的剪枝实战技巧
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    本文深入探讨了在深度学习领域中，针对DeepLabV3+模型进行有效剪枝的技术和策略，旨在提升模型效率与性能。通过实际案例分析，为研究者提供实用指导和技术细节。 剪枝前：macs=37410432000, nparams=3322455；剪枝后：macs=9498316800, nparams=855855，参数量比为ratio = 0.257597。
     
  • yolov8剪枝压缩模型代码.zip
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    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。
     
  • 模型剪枝（2015-2020）论文合集|已分类整理
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    本合集汇集了2015年至2020年间关于神经网络模型剪枝方向的精选学术论文，按主题分类，便于研究者快速查找和学习。 模型剪枝领域的论文合集（2015-2020），根据GitHub上的awesome-pruning项目整理而成，涵盖了几乎所有的重要论文和综述，并已按类别分类并重新命名（如CVPR2020-论文名）。非常推荐下载阅读。
     
  • 可运行的Yolov5剪枝代码
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    这段简介是关于一个实现Yolov5模型剪枝的代码项目。通过该代码，用户可以有效地减少神经网络中的冗余连接，从而加速推理过程并降低计算成本，同时保持较高的检测精度。该项目旨在为深度学习模型优化提供一种实用的方法，尤其适用于资源受限的设备上部署YOLOv5目标检测系统。 yolov5剪枝代码已经可以运行。
     
  • Yolov5_6.1 剪枝版
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    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。
     
  • 基于Yolov5的模型剪枝实战源码项目
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    本项目提供基于YOLOv5的目标检测模型剪枝技术源代码，旨在优化深度学习模型性能，减少计算资源消耗，适合对模型压缩和加速感兴趣的开发者。 对YOLOv5s模型进行稀疏化训练并剪枝后，模型参数减少了80%，而mAP精度几乎不受影响。