yolov3剪枝

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风吹稻花香 发表于 2021/06/05 22:45:37 2021/06/05
【摘要】 yolo v4 https://github.com/tanluren/yolov3-channel-and-layer-pruning   如果要在实际应用中部署目标检测,你会想到哪项算法?   在52CV目标检测交流群里,被提及最多的,恐怕就是YOLOv3了。   虽然新出的一些算法号称“完胜”“吊打”某某某算法,但YOLOv3...

yolo v4

https://github.com/tanluren/yolov3-channel-and-layer-pruning

 

如果要在实际应用中部署目标检测,你会想到哪项算法?

 

在52CV目标检测交流群里,被提及最多的,恐怕就是YOLOv3了。

 

虽然新出的一些算法号称“完胜”“吊打”某某某算法,但YOLOv3 仍是被推荐最多的。

 

首先它有着目前为止还不错的精度表现,而且计算速度较快,适合在移动端、边缘设备部署。

 

 

 

 

另一个重要原因是,YOLOv3是被很多人使用验证过的模型,被某个数据库验证过的某算法精度好很重要,但被社区大量验证过效果OK的算法更重要。

 

今天向大家推荐一个Github新工程,对YOLOv3进行模型剪枝:


https://github.com/Lam1360/YOLOv3-model-pruning

 

其他的剪枝开源地址:

文章来源: blog.csdn.net,作者:网奇,版权归原作者所有,如需转载,请联系作者。

原文链接:blog.csdn.net/jacke121/article/details/94863687

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