yolov5改进后剪枝

根据引用\[1\]和引用\[3\]的内容，对于yolov5的改进后剪枝方法，可以采用以下步骤：

1. 首先，基于yolov5s模型进行剪枝。剪枝是指通过去除网络中的冗余参数和连接来减小模型的大小和计算量。可以使用网络剪枝算法，如Network Slimming，该算法通过添加L1正则来约束BN层系数，使得系数稀疏化。通过稀疏训练后，可以裁剪掉稀疏很小的层，对应激活也很小，从而减小模型的大小。

2. 接下来，可以进行迭代的剪枝过程。通过反复迭代剪枝和训练的过程，可以逐渐获得更加紧凑的模型。在每次迭代中，可以根据剪枝后的模型性能进行评估，选择性地剪枝掉一些层或参数。

通过以上步骤，可以对yolov5进行改进后的剪枝，从而得到更加紧凑的模型。这样可以减小模型的大小和计算量，同时保持较好的检测效果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [YOLOv5模型剪枝压缩](https://blog.csdn.net/IEEE_FELLOW/article/details/117236025)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【YOLOv7/YOLOv5系列算法改进NO.49】模型剪枝、蒸馏、压缩](https://blog.csdn.net/m0_70388905/article/details/128222629)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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