YOLOV8模型轻量化篇-剪枝项目介绍~
发布人
打开封面 下载高清视频 观看高清视频 视频下载器
...
这也太全了！绝对是B站最完整的【深度学习模型部署与剪枝优化】教程！PyTorch+TensorFlow+YOLO三大类型模型部署课程（matlab）
...
YOLOv8 轻量化改进
...
讲解视频第六期，YOLOv8如何融合模型进行涨点或者轻量化
...
深度学习模型部署与剪枝优化实战：迪哥手把手教你Pytotch、YOLO、Tensorflow三大深度学习模型的部署与剪枝优化，究极通俗易懂！
...
《模型轻量化-剪枝蒸馏量化系列》YOLOv5无损剪枝(附源码)
...
模型压缩-剪枝，蒸馏与量化
...
神经网络剪枝 Neural Network Pruning
...
从训练到部署：深度学习模型剪枝技术的全面探讨
...
深度学习之模型优化—理论实践篇（搞定模型剪枝量化蒸馏神经网络搜索，这一门课就够了）
...
修改yolov8head检测头部分 ghostconv 轻量化
...
YOLOv8改进涨点：修改一个主干以后如何融合一个Neck，以RepViT和CCFM为例
...
YOLOV8模型详细讲解(包含该如何改进YOLOV8)(刚入门小白，需要改进YOLOV8的同学必看！)
...
模型压缩架构和流程介绍！量化/剪枝/蒸馏/二值化4件套！【推理系统】模型压缩第01篇
...
YOLOV8改进-使用最新的EMA注意力机制与C2f-Faster融合 C2f-Faster-EMA
...
YOLOV8改进-又轻量又提点的SlimNeck
...
YOLOV8改进，轻量化的线性注意力机制，手把手教学，简单易懂，上手试试吧~
...
轻量化必备！深度学习中可视化每个模块的计算量和参数量<以YOLOV8为例>
...
深度学习模型压缩方法（二）：剪枝
...
课程介绍：YOLOv8模型剪枝实战： Network Slimming（网络瘦身）方法
...
YOLOV8改进(三)，下采样Conv替换为更细粒度的SPDConv，亲测小目标长点！小伙伴们开快来试试吧
...
YOLOV8改进-手把手带你学会注意力机制进阶用法
...
yolo系列模型的部署、精度对齐与int8量化加速
...
YOLOV5轻量化-使用FasterNet(CVPR2023)和剪枝让模型加速起飞~
...
通俗易懂！计算机博士1小时带你透彻理解神经网络的剪枝算法模型剪枝-Network Slimming算法！算法分析+实战解读
...
YOLOV8无损涨点方案-知识蒸馏
...
YOLOV8-v8.1.0版本终于发布啦~让我们一起来看看现在里面有什么功能吧~
...
YOLOV8知识蒸馏项目终于来了~
...
YOLOV8损失函数改进大合集，支持几十种各类型损失函数的替换~
...
轻量化进阶篇-如何做到无损轻量化?那得请出剪枝+知识蒸馏!(提供以Visdrone为数据集的yolov5实验)
...
YOLOV8改进模型轻量化示例：RepViT(CVPR2024)+RepNCSPELAN(YOLOV9)+LAMP
...
一分钟学会 ONNX模型INT8量化
...
YOLOV8训练教程-要修改yolov8代码的小伙伴必看！不看会踩坑！
...
YOLOV8改进-带你分析V8的检测头并重设计10种结构轻量化检测头(参数量和计算量更低)
...
YOLOV8源码常见疑问六-导出改进/剪枝的onnx模型和讲解onnx-opset和onnxsim的作用
...
目标检测2：如何获得项目，常见问题回答，毕设选题避坑，毕设流程讲解
...
YOLOV8剪枝-基于自定义剪枝方法的DyHead剪枝示例
...
YOLOV8模型压缩进阶篇-基于改进的YOLOV8(ConvNextV2+GoldYOLO+ASF)进行无精度损失压缩
...
YOLOV8改进进阶-ASF与SMOH的二次创新基础上再进行剪枝，mAP50只牺牲0.3个点的情况下大量压缩模型
...
模型轻量化必备技巧-剪枝(以YOLOV5n为例)
...
用具体实验数据(基于轻量化改进的yolov8n)告诉你，模型剪枝在轻量化中的地位有多高!