yolov5 6.0剪枝

要进行Yolov5 6.0的剪枝，你可以按照以下步骤进行操作：

1.首先，将剪枝版本的Yolov5代码（yolov5_prune）中的"pruned_common.py"文件复制到官方Yolov5代码（yolov5）的"model/"目录下。这样可以确保剪枝所需的代码文件与官方版本的代码文件在同一个目录下。

2.接下来，你需要从官方源码上训练Yolov5模型。你可以在GitHub上克隆这个项目到本地，使用以下命令：
git clone https://github.com/midasklr/yolov5prune.git 。

3.在训练Yolov5模型之前，你需要执行一些步骤来实现剪枝。这些步骤包括：
- 进行Yolov5模型的预训练。
- 进行模型的稀疏化（sparsity）操作。
- 执行剪枝操作。
- 最后，进行finetune调优。

经过剪枝操作后，你可以进行finetune，并设置迭代次数为60个epoch，以达到原始模型迭代52个epoch时的平均精度（mAP）值0.78。此外，值得注意的是，经过剪枝后，模型的大小减少了2/5 。

希望以上步骤对你有所帮助！如果你有任何进一步的问题，请随时提问。