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https://github.com/talebolano/yolov3-network-slimming

yolov3-network-slimming

将Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming (ICCV 2017)应用在yolov3和yolov2上

环境

• pytorch 0.41
• Linux

如何使用

1.对原始weights文件进行稀疏化训练

python sparsity_train.py -sr --s 0.0001 --image_folder coco.data --cfg yolov3.cfg --weights yolov3.weights

2.剪枝

python prune.py --cfg yolov3.cfg --weights checkpoints/yolov3_sparsity_100.weights --percent 0.3

3.对剪枝后的weights进行微调

python sparsity_train.py --image_folder coco.data --cfg prune_yolov3.cfg --weights prune_yolov3.weights

关于new_prune.py

new_prune更新了算法，现在可以确保不会有某一层被减为0的情况发生，参考RETHINKING THE SMALLER-NORM-LESSINFORMATIVE ASSUMPTION IN CHANNEL PRUNING OF CONVOLUTION LAYERS(ICLR 2018)对剪枝后bn层β系数进行了保留

待完成

coco测试

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1、配置：

 待定：

• cuda 8.0.61,
• cudnn7.0,
• opencv2.4.8,
• Linux系统版本：Ubuntu14.04，
• Python：2.7.6
• keras 2.1.1
• numpy 1.14.2
• tensorflow 1.0.0
• pip19.0.3，
• setuptools-36.6.0(更新后为setuptools-40.8.0),
• cmake 3.5.1
• 硬盘：2T
• 内存：128G，缓冲区：64G

 

$ pip show numpy
Name: numpy
Version: 1.14.2
Summary: NumPy: array processing for numbers, strings, records, and objects.
Home-page: http://www.numpy.org
Author: NumPy Developers
Author-email: numpy-discussion@python.org
License: BSD
Location: /usr/local/lib/python2.7/dist-packages

conda list 的CPU配置如下：

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2019-5-24：

 

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 2019-5-25：

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2019-5-25-2：内存不足

 

异常一：

IndentationError: expected an indented block

• 把这段英文报错翻译过来就是： 缩进错误： 期望一个缩进的块 

缩进问题：缩进2个tab键即可

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2019-5-27：

1.对原始weights文件进行稀疏化训练

CUDA_VISIBLE_DEVICES=7 python sparsity_train.py -sr --s 0.0001 --image_folder coco.data --cfg yolov3.cfg --weights yolov3.weights 2>1 | tee visualization/sparsity-tarin-yolov3.log 

2.剪枝

CUDA_VISIBLE_DEVICES=7 python prune.py --cfg yolov3.cfg --weights checkpoints/yolov3_sparsity_100.weights --percent 0.3

 

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2019-5-28：

3.对剪枝后的weights进行微调

 

python sparsity_train.py --cfg prune_yolov3-80lei-111.cfg --weights checkpoints-4/prune_yolo  v3_sparsity_416_0.0001_final_1_111.weights

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2019-5-29：

测试单张图片：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=7 ./darknet detect cfg/prune_yolov3-80lei-111.cfg yolov3_sparsity_416_0.0001_final_1_442.weights data/dog.jpg

CUDA_VISIBLE_DEVICES=7 ./darknet detect cfg/prune_yolov3-111-80-0.5.cfg yolov3-network-slimming/yolo/checkpoints-2/prune_yolov3_sparsity_416_0.0001_final_1_111-0.5.weights data/dog.jpg

 

分段错误：.cfg文件有误，需要更改

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多GPU训练原版--yolov3

CUDA_VISIBLE_DEVICES=7 ./darknet detector train cfg/voc-1.data cfg/yolov3-1.cfg -gpus 8,9

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CUDA_VISIBLE_DEVICES=7 ./darknet detector train cfg/voc-1.data cfg/prune_yolov3-111-80-0.5.cfg yolov3-network-slimming/yolo/checkpoints-2/prune_yolov3_sparsity_416_0.0001_final_1_111-0.5.weights

 

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 修改.cfg的batch=32
subdivisions=16

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2019-6-2:

稀疏化：

微调：

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若加微信请备注下姓名_公司/学校，相遇即缘分，感谢您的支持，愿真诚交流，共同进步，谢谢~