YOLOv5目标检测之网络剪枝实战

🚀 YOLOv5目标检测之网络剪枝实战 🎓 **计算机视觉目标检测实战课程 | 由Frank B指导

课程概述：

YOLOv5 是PyTorch版的一个非常流行的基于深度学习的目标检测器，它以其速度和准确性赢得了广泛的赞誉。本课程将引导你如何运用网络剪枝技术，对YOLOv5进行高效的轻量化处理，使其在实际应用中更加强大且易于部署。我们将深入探讨 Network Slimming剪枝方法，让您的模型既精简又保持最佳性能。

课程亮点：

• 实战操作指导： 从Windows和Ubuntu系统上的环境搭建到数据集准备，再到模型训练和剪枝，每一步都将通过实际操作帮助您深刻理解。
• 代码修改与讲解： 我们将在YOLOv5 v6.1版本的基础上，增加Network Slimming剪枝功能，并详细讲解原代码中针对剪枝的修改部分。
• 全面教程： 课程分为原理篇、实战篇和代码讲解篇，从基础知识到实际操作再到深入理解代码，满足不同水平的学习需求。

课程内容：

🚀 原理篇：

• 网络剪枝的基础知识
• Network Slimming剪枝原理与应用

💪 实战篇：

• 安装PyTorch环境
• 安装YOLOv5项目
• 准备自己的数据集
• 修改配置文件
• 正常训练自己的数据集
• 引入稀疏化训练策略
• 实施网络模型剪枝
• 微调剪枝后的网络模型

🔍 代码讲解篇：

• 剪枝代码修改说明
• 具体修改的代码详细讲解

学习成果：

完成本课程后，您将能够：

• 理解并实施网络剪枝技术，减少模型大小而保持性能。
• 独立安装、配置和训练YOLOv5模型。
• 精通如何针对特定数据集进行模型微调和优化。
• 理解并实现Network Slimming剪枝，以提高模型的推理速度和运行效率。

加入我们，让您的目标检测模型变得更加轻盈、高效！🌟