基于SFP和FPGM的yolov5的软剪枝实现

安装

$ git clone https://github.com/xhwNobody/yolov5_prune_sfp.git
$ cd yolov5_prune_sfp && pip3 install -r requirements.txt

推理

1.下载模型权重，提取码：4b6p

说明：yolov5l-官方预训练模型；best.pt-使用SFP剪枝训练好的模型权重。

$ mv weights yolov5_prune_sfp

2.修剪权重和转换模型

$ cp weights/best.pt get_small_script
$ python3 get_small_script/get_small_model.py
$ python3 to_jit_gpu.py (or python3 to_jit_gpu.py)

3.在gpu或cpu下推理

$ python3 detector_gpu.py (or python3 detector_cpu.py)

训练

1.下载VOC数据集，提取码：7jnf

2.制作labels

$ python3 VOC2012/step1_split_data.py
$ python3 VOC2012/step2_voc_label.py

3.转换模型

$ python3 weights/copy_weight.py

4.开始训练

①正常训练（不剪枝）

$ python3 train.py --data data/voc.yaml --weights weights/pretrained.pt --epoch 50 --device 0 --hyp data/hyp.finetune.yaml

②利用sfp进行剪枝训练

$ python3 train_prune_sfp.py --data data/voc.yaml --device 1 --weights weights/pretrained.pt --hyp data/hyp.finetune.yaml

③利用fpgm进行剪枝训练

$ python3 train_prune_fpgm.py --data data/voc.yaml --device 1 --weights weights/pretrained.pt --hyp data/hyp.finetune.yaml

文章

相关内容参考知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/391045703

参考

【1】yolov5官方地址：https://github.com/ultralytics/yolov5.git

【2】SFP代码地址：https://github.com/he-y/soft-filter-pruning.git

【3】FPGM代码地址：https://github.com/he-y/filter-pruning-geometric-median.git

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