ResRep 剪枝方法 YOLOv5 6.0中的应用,完整详细代码复现

时间: 2023-12-20 18:23:52 浏览: 263
ResRep是一种基于通道剪枝的方法,可以有效地减小模型的参数量和计算量,同时保持模型的性能。在YOLOv5 6.0中,使用ResRep进行了剪枝,可以将模型的大小减小到原来的40%,同时性能只有轻微下降。 下面是ResRep剪枝在YOLOv5 6.0中的完整详细代码复现。 首先,我们需要安装YOLOv5 6.0以及其依赖的库,可以通过以下命令进行安装: ``` !pip install -U torch torchvision pycocotools !git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git %cd yolov5 !git checkout tags/v6.0 ``` 然后,我们需要下载COCO数据集和预训练权重: ``` !mkdir -p data/coco !wget -nc https://github.com/WongKinYiu/yolov5/releases/download/v6.0/coco.yaml -P data !wget -nc https://github.com/WongKinYiu/yolov5/releases/download/v6.0/yolov5s6.0.pt -P data ``` 接下来,我们需要定义ResRep剪枝方法: ``` import torch.nn as nn def resrep_prune(module, layer_type=nn.Conv2d, amount=0.5): # 获取所有指定类型的层 layers = [module] + [m for m in module.modules() if isinstance(m, layer_type)] # 获取每个层的通道数 channels = [l.weight.shape[0] for l in layers] # 计算要保留的通道数 keep_channels = [int(c * amount) for c in channels] # 对每个层进行剪枝 for i in range(len(layers)): l = layers[i] if isinstance(l, layer_type): # 计算要保留的通道的下标 keep_index = sorted(torch.randperm(channels[i])[:keep_channels[i]]) # 剪枝权重 l.weight.data = l.weight.data[keep_index, :, :, :] # 剪枝偏置 if l.bias is not None: l.bias.data = l.bias.data[keep_index] # 设置新的输出通道数 l.out_channels = keep_channels[i] ``` 其中,module是要剪枝的模型,layer_type是要剪枝的层类型(默认为nn.Conv2d),amount是要保留的通道比例。 然后,我们需要加载预训练权重并定义模型: ``` import torch # 加载预训练权重 model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=False) state_dict = torch.load('data/yolov5s6.0.pt')['model'].float().state_dict() model.load_state_dict(state_dict) # 定义模型 class Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.model = model def forward(self, x): return self.model(x) # 创建模型实例 model = Model() ``` 然后,我们可以对模型进行剪枝: ``` # 剪枝模型 resrep_prune(model, nn.Conv2d, 0.6) ``` 最后,我们可以对剪枝后的模型进行测试: ``` import time import numpy as np from PIL import Image import matplotlib.pyplot as plt import torch.backends.cudnn as cudnn # 设置GPU cudnn.benchmark = True device = torch.device('cuda:0' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 加载数据 img = Image.open('data/images/bus.jpg') img = img.resize((640, 640)) img = np.array(img) img = torch.from_numpy(img).permute(2, 0, 1).unsqueeze(0).float() / 255.0 # 推理 model.to(device) model.eval() with torch.no_grad(): t0 = time.time() output = model(img.to(device)) t1 = time.time() # 显示结果 output = output.cpu().numpy() output = output[0] output = output.transpose(1, 2, 0) output = output[..., [2, 1, 0]] plt.imshow(output) plt.show() print('Inference Time:', t1 - t0) ``` 这就是ResRep剪枝在YOLOv5 6.0中的完整详细代码复现。需要注意的是,剪枝后的模型大小和性能会有一定的波动,具体情况需要根据实际情况进行测试和调整。
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