yolov5模型剪枝与微调

yolov5模型剪枝与微调是一种优化目标检测模型的方法。模型剪枝是通过删除不必要的参数和连接来减少计算量和内存使用空间，例如删除不必要的卷积核和稀疏连接。在yolov5中，可以使用模型修剪方法获得紧凑模型，即基于Pruned-YOLOv5。具体步骤是通过添加L1正则化来约束BN层系数，使得系数稀疏化。然后，通过稀疏训练，裁剪掉稀疏层很小的层，对应的激活也很小，这样做对模型的性能影响较低。反复迭代这个过程，可以获得有效的模型。

模型微调是在剪枝后对模型进行进一步训练，以提高准确性和性能。微调的目标是根据新的数据集或新的任务来调整剪枝后的模型参数。通常，微调是在原始模型的基础上进行的，通过冻结一部分层的参数，只更新剪枝后的部分参数。这样可以保留原始模型的特征提取能力，并且加速收敛速度。

总结一下，yolov5模型剪枝是通过删除不必要的参数和连接来减少计算量和内存使用空间，而微调是在剪枝后对模型进行进一步训练，以提高准确性和性能。