Udemy線上課程 YOLOv5目標檢測之網絡剪枝實戰 講師:Frank BAI 影音教學 中文發音 中文版(DVD版)
Udemy線上課程YOLOv5目標檢測之網絡剪枝實戰講師:FrankBAI影音教學中文發音中文版(DVD版)內容說明:
PyTorch版的YOLOv5是一個非常流行的基于深度學習的目標檢測器。本課程使用NetworkSlimming剪枝方法對YOLOv5進行網絡剪枝，使其更加輕量。
NetworkSlimming是一種經典的實用模型壓縮方法，可實現高效的通道級別的結構化剪枝。該方法通過利用BN（BatchNormalization）層中縮放因子較小的值來剪裁的相應通道，達到精簡網絡的目的。步驟包括：增加稀疏正則化的訓練、網絡模型剪枝、剪枝后的網絡模型微調。
本課程在YOLOv5v6.1版本代碼的基礎上增加NetworkSlimming剪枝方法，在Windows和Ubuntu系統上演示針對自己的數據集訓練和進行網絡剪枝過程，并講解原代碼針對剪枝的修改部分。
本課程分為原理篇、實戰篇、代碼講解篇。原理篇包括：網絡剪枝的基礎知識、NetworkSlimming剪枝原理。實戰篇包括：PyTorch環境安裝、YOLOv5項目安裝、準備自己的數據集、修改配置文件、正常訓練自己的數據集、稀疏化訓練、網絡模型剪枝、剪枝后的網絡模型微調。代碼講解篇包括：剪枝代碼修改說明和具體修改的代碼講解。
課程內容:
01-課程介紹
001介紹.mp4

02-原理篇
002網絡剪枝基礎知識.mp4
003NetworkSlimming剪枝原理.mp4

03-項目實戰篇（Windows）
004軟件環境安裝.mp4
004-prepare_data.py
004-testfiles.zip
004-VOCdevkit_ball.zip
004-yolov5-6.1-slimming.zip
004-yolov5剪枝-win10.pdf
005安裝PyTorch.mp4
006YOLOv5項目安裝.mp4
007準備自己的數據集.mp4
008修改配置文件.mp4
009正常訓練自己的數據集.mp4
010稀疏化訓練.mp4
011網絡模型剪枝.mp4
012剪枝後的網絡模型微調.mp4

04-項目實戰篇（Ubuntu）
013軟件環境安裝.mp4
013-prepare_data.py
013-testfiles.zip
013-VOCdevkit_ball.zip
013-yolov5-6.1-slimming.zip
013-yolov5剪枝-ubuntu.pdf
014YOLOv5項目安裝.mp4
015準備自己的數據集.mp4
016修改配置文件.mp4
017正常訓練自己的數據集.mp4
018稀疏化訓練.mp4
019網絡模型剪枝.mp4
020剪枝後的網絡模型微調.mp4

05-代碼講解篇
021剪枝代碼修改說明.mp4
022修改代碼講解.mp4


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