没有合适的资源?快使用搜索试试~
我知道了~
文库首页
人工智能
深度学习
yolov4剪枝后网络结构配置文件
yolov4剪枝后网络结构配置文件
1星
需积分: 9
19 下载量
137 浏览量
2020-11-14
10:37:07
上传
评论
2
收藏
10KB
CFG
举报
温馨提示
立即下载
yolov4剪枝后网络结构配置文件
资源推荐
资源评论
yolov3和yolov4结构图.tar.gz
浏览:54
yolov3、yolov4可视化结构图,详细的yolov3、yolov4完整入门讲解在博客首页,包括yolov4详细的讲解,以及和yolov3不同之处。
yolov4的网络结构图(纯属原创)
浏览:146
自己根据一些大佬资料画的,下载了的朋友有不懂的地方可以留言讨论。引用注明出处就好,谢谢。 自己根据一些大佬资料画的,下载了的朋友有不懂的地方可以留言讨论。引用注明出处就好,谢谢。
YOLOV3的配置文件,yolov3.weights等
浏览:93
3星 · 编辑精心推荐
YOLO v3的配置文件,模型文件等,包括yolov3.weights,yolov3.cfg,coco.name三个主要文件。
yolov4剪枝后预训练模型
浏览:30
yolov4剪枝后预训练模型
Pruned-OpenVINO-YOLO:在OpenVINO嵌入式设备上部署修剪后的YOLOv3v4v4-tinyv4-tiny-3l模型
浏览:105
修剪后的OpenVINO-YOLO 先决条件 首先安装mish-cuda: : 测试平台:WIN10 + RTX3090 + CUDA11.2 如果您无法在设备上安装它,也可以尝试 开发日志 扩张 2021-2-25支持yolov4-tiny和yolov4-tiny-3l。请使用或修剪yolov4-tiny和yolov4-tiny-3l模型(提示:使用darknet调整修剪后的模型而无需加载权
Pruned-YOLO:使用模型修剪方法获得基于YOLOv5的紧凑模型Pruned-YOLOv5
浏览:176
修剪YOLO 使用模型修剪方法获得紧凑模型,即基于YOLOv5的Pruned-YOLOv5。 注意: 1.该项目基于 。 首先将其安装。 然后,使用此处提供的模型配置文件( coco_yolov5l.yaml )和网络模块定义文件( common.py )替换原始的对应文件。 2.参考 ,我们还使用次梯度方法进行稀疏度训练( sparsity.py )。 此外,稀疏训练和微调相结合以简化修剪
yolov4.conv.rar
浏览:164
5星 · 资源好评率100%
for yolov4.cfg, yolov4-custom.cfg (162 MB): yolov4.conv.137 AlexeyAB darknet
mobile-yolov5-pruning-distillation:mobilev2-yolov5s剪枝,蒸馏,支持ncnn,tensorRT部署。超轻但性能更好!
浏览:91
5星 · 资源好评率100%
移动式yolov5修剪蒸馏 mobilev2-yolov5s的通道修剪和蒸馏。超轻但性能更好! TensorRT版本===> Android版本===> 背景 yolov5s在640x640分辨率下的计算量和参数量分别为8.39G和7.07M。在速度上仍然有提升空间,通过替换backbone(mobilenetv2),通道剪枝对模型进行压缩。 。本项目以工程化为基础,主要是模型端的优化。实现了
mobilenet-yolov4-lite-tf2:这是一个mobilenet-yolov4-lite的库,把yolov4主干网络修改成了mobilenet,修改了Panet的卷积组成,使参数量大幅度缩小
浏览:163
YOLOV4:You Only Look Once目标检测模型-修改mobilenet系列主干网络-在Keras当中的实现 2021年2月8日更新: 加入letterbox_image的选项,关闭letterbox_image后网络的map一般可以得到提升。 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 mAP 0.5:0.95 mAP 0.5 VOC07+12 VOC-Te
yolov8s模型进行剪枝源码
浏览:30
5星 · 资源好评率100%
实现步骤: 1. yolov8s模型预训练 2. 模型稀疏化sparsity 3.剪枝 4. finetune 经过键枝后,finetune60个epoch达到原模型迭代52个epoch的mAP值0.78,模型的大小减少了2/5。
yolov5网络剪枝代码
浏览:99
yolov5网络剪枝代码
yolov5 剪枝和量化,代码一键运行
浏览:139
5星 · 资源好评率100%
1. 通过剪枝压缩了70%以上,几乎不影响精度 2. 提供量化感知训练的代码及tensorrt部署的代码
tinyv6-allinone-1.0.tar.bz2
浏览:123
4星 · 用户满意度95%
tinyos在cc2530的移植,可以运行ipv6
Yolov4-tiny Yolov4的神经网络模型文件
浏览:8
主要是Yolov4-tiny Yolov4的神经网络模型文件,可以直接调用,主要运用在物体识别、目标识别跟踪、人脸识别、无人机等应用领域。
人工智能-项目实践-计算机视觉-yolov3 yolov4 istillation 层剪枝,通道剪枝,知识蒸馏
浏览:78
项目的基本工作流程是,使用yolov3训练自己数据集,达到理想精度后进行稀疏训练,稀疏训练是重中之重,对需要剪枝的层对应的bn gamma系数进行大幅压缩,理想的压缩情况如下图,然后就可以对不重要的通道或者层进行...
yolov5_6.1剪枝
浏览:169
yolov5_6.1剪枝
模型轻量化-YOLOv5无损剪枝
浏览:25
5星 · 资源好评率100%
运行顺序: 1. 原始训练,得到一个最优mAP等评价指标 2.通过调整BN稀疏值sr,运行train_sparity.py稀疏训练得到一个稍微小的...3. 将训练好的last.pt 放到prune.py 中进行剪枝,控制剪枝率; 4. Finetune得到最优模型
YOLOv3-手部检测-训练测试-模型剪枝-模型压缩
浏览:184
5星 · 资源好评率100%
YOLOv3-手部检测-训练测试-模型剪枝-模型压缩
基于剪枝后的YOLOv5算法进行知识蒸馏训练python源码+使用说明(可训练自己数据集).zip
浏览:106
基于剪枝后的YOLOv5算法进行知识蒸馏训练python源码+使用说明(可训练自己数据集).zip 本项目实现功能如下: 1.训练自己的数据集 2.对任意卷积层进行剪枝 3.剪枝后的训练 4.剪枝后的模型预测 5.利用知识蒸馏对...
Python-对YOLOv3做模型剪枝
浏览:100
用 YOLOv3 模型在一个开源的人手检测数据集 oxford hand 上做人手检测,并在此基础上做模型剪枝。对于该数据集,对 YOLOv3 进行 channel pruning 之后,模型的参数量、模型大小减少 80% ,FLOPs 降低 70%,前向推断...
人工智能-项目实践-模型剪枝-在 oxford hand 数据集上对 YOLOv3 做模型剪枝.zip
浏览:134
人工智能-项目实践-模型剪枝-在 oxford hand 数据集上对 YOLOv3 做模型剪枝 用 YOLOv3 模型在一个开源的人手检测数据集 oxford hand 上做人手检测,并在此基础上做模型剪枝。对于该数据集,对 YOLOv3 进行 channel ...
基于yolov5的模型剪枝项目实战源码
浏览:166
5星 · 资源好评率100%
对yolov5s进行稀疏化训练并剪枝,模型参数下降80%,mAP精度几乎不受影响
基于模型剪枝和半精度加速改进YOLOv3-tiny算法的实时司机违章行为检测
浏览:88
为解决在嵌入式设备上实时、高精度检测司机安全驾驶监督的问题,本文基于目标检测中经典的深度学习神经网络YOLOv3-tiny,运用通道剪枝技术成功在目标检测任务中实现了模型压缩,在精度不变的情况下减少了改进后神经...
人工智能-项目实践-知识蒸馏-本项目支持对剪枝后的yolov5模型进行知识蒸馏训练
浏览:64
本项目实现功能如下: 1.训练自己的数据集 2.对任意卷积层进行剪枝 3.剪枝后的训练 4.剪枝后的模型预测 5.利用知识蒸馏对剪枝后模型进行训练
基于python在 oxford hand 数据集上对 YOLOv3 做模型剪枝
浏览:122
5星 · 资源好评率100%
基于python在 oxford hand 数据集上对 YOLOv3 做模型剪枝
基于剪枝与量化的卷积神经网络压缩算法
浏览:89
5星 · 资源好评率100%
随着深度学习的发展,卷积神经网络作为其...实验数据说明,在对卷积神经网络权重剪枝与参数量化辶后,该算法可以做到在准确率损失较小的情况下,对模型进行冇α压缩,解决了卷积神经网络模型难以部署到移动端的问题。
BP神经网络权消去剪枝方法识别手写数字
浏览:33
4星 · 用户满意度95%
用权消去剪枝方法精简BP神经网络结构,提高网络泛化能力,对手写数字进行识别。
评论
收藏
内容反馈
立即下载
资源评论
资源反馈
评论星级较低,若资源使用遇到问题可联系上传者,3个工作日内问题未解决可申请退款~
联系上传者
评论
sinat_27762903
2022-01-14
真是呵呵了啊
Ai智享
粉丝: 339
资源:
22
私信
上传资源 快速赚钱
我的内容管理
展开
我的资源
快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益
我的积分
登录查看自己的积分
我的C币
登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
前往需求广场,查看用户热搜
最新资源
WebP 图像转换Python脚本
计算机程序设计的过程.ppt
计算机管理文件.ppt
计算机系统第三章答案.doc
计算机系统管理制度.doc
计算机系统结构第2、3、4章习题.ppt
python的智能垃圾分类系统源码.zip
什么是移动应用开发-关于移动应用开发的相关介绍
第二组汇报 PPT.pptx
什么是大数据开发-相关介绍-关于大数据开发的相关介绍
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功