YOLOv5改进策略|YOLOv5 的模型压缩方法、模型压缩、剪枝、量化_yolov5模型压缩

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目录

介绍

2、修剪

2.1.修剪的显着性标准

修剪后的 YOlOv5 的最新应用研究

量化

量化间隔:均匀和非均匀

静态和动态量化

量化方案:QAT 和 PTQ

量化部署方案

量化 YOLOv5 的最新应用研究

结论

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        在过去的几年里，广泛的研究致力于增强 YOLO 目标检测器。自推出以来，YOLO 已经推出了 8 个主要版 本，旨在提高其准确性和 e菲菲效率。虽然 YOLO 的明显优点使其在许多领域得到广泛应用，但将其部署在资源 有限的设备上却带来了挑战。为了解决这个问题，人们开发了各种神经网络压缩方法，这些方法主要分为三大 类，即网络剪枝、量化和