YOLOv8模型剪枝实战：DepGraph(依赖图)方法

YOLOv8是一个当前非常流行的目标检测器，本课程使用DepGraph（依赖图）剪枝方法对YOLOv8进行网络剪枝，使其更加轻量和实用。 DepGrapg剪枝方法发表于CVPR 2023，是一种通用和自动的结构化剪枝方法。它明确建模网络层之间的相互依赖关系，并全面地对耦合参数进行分组，方便剪枝处理。 基于DepGraph算法开发的PyTorch结构化剪枝框架 Torch-Pruning是一个结构化剪枝库，与现有框架（如torch.nn.utils.prune）最大区别在于，它会物理地移除参数，同时自动裁剪其他依赖层。 本课程在YOLOv8 v8.1版本代码的基础上增加DepGraph剪枝方法，在Windows和Ubuntu系统上演示针对自己的数据集训练和进行网络剪枝过程，并讲解DepGraph剪枝原理和用于YOLOv8的DepGrapgh剪枝脚本代码。 本课程分为原理篇、实战篇、代码讲解篇。 原理篇包括：网络剪枝的基础知识、DepGraph剪枝原理以及YOLOv8的网络架构。 实战篇包括：PyTorch环境安装、YOLOv8项目安装、准备自己的数据集、修改配置文件、正常训练自己的数据集、YOLOv8模型DepGraph剪枝、剪枝微调后的模型测试和使用。 代码解析篇包括：介绍Torch-Pruning工具包和讲解YOLOv8的DepGrapgh剪枝脚本代码。