之前的博客中已经实现了YOLOv4、YOLOR、YOLOX的剪枝，经过了几天的辛勤努力，终于实现了YOLOv5的剪枝。相关链接如下：YOLOv4剪枝(剪枝相关细节理论这里有写)：YOLOv4剪枝YOLOX剪枝：YOLOX剪枝YOLOR剪枝：YOLOR剪枝Paper:PruningFiltersforEfficientConvNets说明：本文章仅仅是实现了针对v5的剪枝的方法，至于怎么剪，剪哪些层需要根据自己的需求以及数据集来，不保证最终效果。有关YOLOv5其他资料如大家需要可以参考以下我的其他文章：通过yaml修改YOLOv5网络利用yaml自定义网络模型本文章实现功能如下：1.训练自己的
01、Alpha-Beta剪枝算法极小化极大算法会遍历所有的可能性，但是根据经验可以知道，并不是所有的选项都需要进行深入的考虑，存在着某些明显不利的选项，当出现这种选项时就可以换一种思路进行考虑了。Alpha-Beta剪枝算法的出现正是为了减少极小化极大算法搜索树的节点数。1997年5月11日，击败加里·卡斯帕罗夫的IBM公司“深蓝”就采用了这种算法。以井字棋为例，先来看看在下棋的过程中是否有优化空间。参考图1，当前轮到画○方，如果不在虚线圈上落棋，下一步画×方画在虚圈处，游戏就结束了。当发现这类问题时，再去思考其他5个△标注的位置上的落子收益其实是没有意义的，白白浪费了计算资源。 ■ 图1
前言 模型部署优化这个方向其实比较宽泛。从模型完成训练，到最终将模型部署到实际硬件上，整个流程中会涉及到很多不同层面的工作，每一个环节对技术点的要求也不尽相同。但本质的工作无疑是通过减小模型大小，提高推理速度等，使得模型能够成功部署在各个硬件之中去并且实时有效的运作。那么模型的部署优化有哪些方式呢？显而易见答案就在标题之中。【深度学习之模型优化】模型剪枝、模型量化、知识蒸馏概述模型剪枝技术概述1.什么是模型剪枝2.模型剪枝的必要性模型量化技术概述1.什么是模型量化2.模型量化的优势模型压缩中知识蒸馏技术概述1.什么是知识蒸馏2. 为什么要进行知识蒸馏模型剪枝技术概述1.什么是模型剪枝
导入什么是Alpha-Beta剪枝，Alpha-Beta剪枝到底有什么用呢？甲乙两人正在玩报数计分游戏，甲乙两人可以报1~2的数字，当其中一人在报完数后计分板累计数字和为4则胜利。假设有一块计分板，计分板的初始值为0。假设甲先报数3，计分板更新为3；乙接着报数3，计分板更新为6，则乙胜利。将这场游戏的所有情况画成下图：由于在树的顶端局势才刚刚成立我们很难知道一个选择对后来的结果产生什么样的影响，所以在博弈树中我们一般从上往上看这些结果是由什么选择造成的。假设我们是甲，那么我们不会让乙轻易的得到4，于是我们在3rd时（左下橙色区域），我们不会出1而是出2那么乙如果知道我们选择出1那么他上一步（2
文章目录前言一、解决问题二、基本原理三、剪枝操作四、知识蒸馏操作前言作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7，YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文，这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说，研究的价值和新颖度都不太够了，为与时俱进，以后改进算法以YOLOv7为基础，此前YOLOv
目录一、为什么要剪枝二、剪枝的策略1、预剪枝（pre-pruning）2、后剪枝（post-pruning）三、代码实现1、收集、准备数据：2、分析数据：3、预剪枝及测试： 4、后剪枝及测试：四、总结一、为什么要剪枝剪枝（pruning）的目的是为了避免决策树模型的过拟合。因为决策树算法在学习的过程中为了尽可能的正确的分类训练样本，不停地对结点进行划分，因此这会导致整棵树的分支过多，也就导致了过拟合。可通过“剪枝”来一定程度避免因决策分支过多，以致于把训练集自身的一些特点当做所有数据都具有的一般性质而导致的过拟合。二、剪枝的策略决策树的剪枝策略最基本的有两种：预剪枝（pre-pruning）和
yolov7主干部分结构图：yolov7主干yolov7数据集处理代码：yolov7数据集处理代码yolov7训练参数解释：yolov7训练参数【与本文代码有区别】yolov7训练代码详解：yolov7训练代码详解目录训练自己的训练集生成推理阶段的模型生成剪枝后的推理模型torch转onnx剪枝剪枝后的微调训练预测图像或视频报错说明训练自己的训练集此处的数据集是采用VOC的格式。数据集存放格式：─dataset│ ├─Annotations #存放xml标签文件│ ├─images#存放图片│ ├─ImageSets#存放图片名称的txt文件│ └─labels#存放标签txt文件先运行项目代
目录时间复杂度介绍前言一、深搜1.1深搜思想1.2基础题目1.2.1排列数字1.2.2n-皇后问题1.3DFS中的连通性(能走到，不能保证最短)DFS、BFS均可以求解1.3.1迷宫1.3.2红与黑1.4DFS中的搜索顺序1.4.1马走日1.4.2单词接龙1.4.3分成互质组(待补充)1.5DFS剪枝1.5.1小猫爬山1.5.2数独二、宽搜2.0宽搜模板2.1宽搜类型2.2基础题目2.2.1献给阿尔吉侬的花束2.2.2走迷宫2.2.3八数码2.2.4地牢大师2.3FloodFill2.3.1池塘计数2.3.2城堡问题2.3.3山峰和山谷2.4最短路模型2.4.1迷宫问题2.4.2武士风度的牛2
我遇到了JumpPointSearch，这对我来说似乎很甜蜜。但是，我不确定他们的修剪规则实际上是如何工作的。更具体地说，在图1中，它声明wecanimmediatelypruneallgreyneighboursasthesecanbereachedoptimallyfromtheparentofxwithoutevergoingthroughnodex然而，这似乎有些矛盾。在第二张图片中，可以通过首先通过节点7并完全通过对称路径跳过x来到达节点5-也就是说，6->x->5似乎与6->7->5对称。这与不通过第一张图片中的x即可到达节点3的方式相同。因此，我不明白这两个图像为何不完全
文章目录一、前言二、基本概念1.剪枝2.预剪枝2.1介绍2.2优点2.3缺点3.后剪枝3.1介绍3.2优点3.3缺点三、数据集准备四、代码实现1.创建决策树2.决策树绘画3.完整代码链接五、结果参考：https://blog.csdn.net/ylhlly/article/details/93213633https://zhuanlan.zhihu.com/p/267368825一、前言为什么要进行剪枝？当我们的数据集样本量很大、每个特征的取值很多时，生成决策树的代价就会很大。不仅如此，虽然一个完整的决策树对训练数据的预测非常准，但这会造成对训练数据的过拟合，造成模型的泛化性能（预测除训练集意
