pytorch 47 模型剪枝实战|基于torch-pruning库代码对yolov10n模型进行剪枝
torch-pruning官方提供了基于yolov8的剪枝代码,基于此代码改进博主实现了对yolov10n模型的剪枝。虽然实现了对yolov10n模型的剪枝,剪枝目标为移除60%的通道,然而实验是失败的,针对coco数据集进行操作,剪枝前的模型map时37,剪枝后只能恢复到22,比预计下降了15个点,剪枝后的模型flop是下降了很多,mac从8.9降低到2.01616 G,但在3060显卡上推理速度并未得到提升。下一期,将会实现模型的稀疏化训练与剪枝。
本期实验,主要验证了多次剪枝,不如一次剪枝到位;并初步实现了对yolov10n模型的剪枝,如果是在非coco数据集,非n模型,进行模型剪枝其map信息应该不回下降的如此严重。
1、差异分析
在torch-pruning库中进行v8模型剪枝时对C2f模块进行了替换,故此需要分析v8模型与v10模型的结构差异,看v10模型中又有哪些模型结构需要替换。
1.1 项目准备
1、下载安装支持v10模型的ultralytics库(2024年6月份之后的官方最新代码即可)
git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics.git
pip install -e .
2、下载安装Torch
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