yolov5稀疏训练bn可视化

要进行yolov5稀疏训练bn可视化，您可以根据以下步骤操作：

1. 首先，确保您已经完成了yolov5的训练。训练完成后，在runs/train/yolov5s-baseline目录下会生成一些中间文件和模型文件。

2. 通过运行命令`python detect.py --source ./testfiles/img1.jpg --weights runs/train/yolov5s-baseline/weights/best.pt`，使用yolov5训练得到的权重对测试图片进行检测。

3. 然后，根据提示，在浏览器中打开"http://localhost:6006/"，您将能够看到bn训练缩放因子的分布变化。观察直方图和分布图，特别是缩放因子的变化趋势。

4. 如果稀疏化训练正常进行，您将会看到缩放因子的分布逐渐向0靠拢。这说明大多数的bn层已经变得稀疏。这种效果表明您在训练过程中成功地进行了稀疏化训练。

5. 经过稀疏化训练后，您可以观察到Precision和Recall的值分别为97.2和97.6，相对于正常训练掉了2个点。mAP0.5掉了1个点，mAP0.5:0.95掉了5个点。但是需要注意，要控制稀疏率sr，确保模型掉点的数量不要太多。sr的选择需要根据您的数据集进行调整，可以通过观察tensorboard上的mAP变化、缩放因子gamma的变化直方图等来选择合适的sr值。

通过上述步骤，您可以进行yolov5稀疏训练bn的可视化，并观察到缩放因子的变化趋势以及模型性能的变化。