ResRep 剪枝方法 YOLOv

ResRep 剪枝方法是一种基于局部感知和全局视野的网络剪枝方法，主要用于目标检测算法中的 YOLOv 系列模型。该方法的核心思想是通过对网络中的不重要神经元进行剪枝，以达到减小模型体积和加速推理的目的。

具体来说，ResRep 剪枝方法首先利用局部感知特征提取模块，通过卷积操作捕捉输入图像中的局部特征，然后将这些局部特征融合起来，形成全局视野。

接下来，通过全局视野信息，使用重要性指标对神经元进行排序，然后根据一定的剪枝策略，对不重要神经元进行剪枝，并重新训练剪枝后的模型以保持其准确性。

通过 ResRep 剪枝方法，可以在不影响模型准确性的前提下，显著减小模型体积和加速推理，从而提高目标检测算法的实时性能。