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        yolov5剪枝实战

        在深度学习落地过程中,为了适应嵌入端AI算力不足的问题,通常需要对深度学习模型进行压缩,而剪枝技术是最常用的深度学习模型压缩技术之一。本课程结合讲师本身的工程实践,给出基于FPGM算法的yolov5s模型剪枝方法,并在coco数据集上进行剪枝训练,在保证mPA微小下降的前提下,大大提高的yolov5s的inference速度。剪枝前yolov5s在coco val数据集上评估指标如下:                           FPGM剪枝后在coco val数据集上评估指标如下:I 

        共10节 1511人已学习
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        Paddle模型直接转换成Caffe模型

        不同深度学习框架之间的模型转换,一般都是通过onnx作为中间媒介,但是这种方式灵活性不高。本课程结合讲师本身的工程实践,以百度ppocr中的检测模型为例,给出一种高度灵活的不通过中间媒介onnx的转换方法,并详细讲解了转换过程。

        共5节 240人已学习
        ¥200.0 免费试学
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      黄宁波
      算法工程师
      • 人工智能
      2013年毕业与河南大学,知识范围覆盖计算机视觉各个领域,积累了丰富的工程实践经验
      课程数 2 学生数 1751
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