yolov5小体量模型

YOLOv5小型轻量级模型的实现与预训练权重

YOLOv5 是一种高效的实时目标检测框架，其设计旨在平衡速度和精度。为了满足资源受限环境下的需求，开发人员通常会创建更小体积的变体（如 yolov5s），这些版本通过减少网络层数或通道数来降低计算复杂度。

小型化策略

在构建小型化的 YOLOv5 模型时，主要采用以下几种技术手段：

参数剪枝：移除冗余神经元以减小模型大小并提高推理效率[^1]。
**量化感知训练 (QAT)**：将浮点运算转换为整数量化形式，在保持较高性能的同时显著压缩模型尺寸[^3]。
知识蒸馏：利用大型教师模型指导小型学生模型的学习过程，从而让后者继承前者的关键特征表示能力[^2]。

实现方法

对于希望自行实现 YOLOv5 的小型版用户来说，可以按照官方仓库中的指南操作。具体而言：

访问 Ultralytics 提供的 GitHub 页面下载源码；
修改配置文件定义新的架构规格比如调整宽度乘子(w) 和深度乘子(d)，这两个超参控制着每层输出通道的数量以及重复次数；
使用 COCO 数据集或其他自定义数据集重新训练定制后的网络结构直至收敛；

如果不想从头开始训练，则可以直接加载已有的预训练权值作为初始化起点加速整个流程。

下面展示如何加载 yolov5s 预训练权重的一个简单例子:

import torch
from models.experimental import attempt_load

device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu'
weights_path = './path/to/yolov5s.pt'

model = attempt_load(weights=weights_path, map_location=device)
print(f"Model loaded successfully into {device}.")