轻量化yolov5模型
时间: 2023-08-06 07:03:45 浏览: 119
基于python的tensorrt int8 量化yolov5 onnx模型实现
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轻量化的Yolov5模型是通过采用一系列有效的轻量化技术来减少模型的大小和计算量的。其中,知识蒸馏是一种常用的模型压缩技术,可以将一个大的Yolov5模型的知识迁移到一个小的Yolov5模型中,从而获得一个轻量化的模型。此外,Yolov5还采用了其他轻量化技术,如卷积核剪枝、特征金字塔结构、网络宽度和深度的优化、轻量级正则化、轻量级激活函数等。这些技术的综合应用使得Yolov5模型在保持较高精度的同时,具有更小的模型体积和更高的计算效率。[1][2][3]
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