YOLOv3-complete-pruning
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coldlarry
提供对YOLOv3及Tiny的多种剪枝版本，以适应不同的需求。
Hello. When I am doing quantizing with the dataset "oxford hand", _python3 train.py --data data/oxfordhand.data --batch-size 32 --accumulate 1 --weights weights/yolov3.weights --cfg cfg/yolov3-quantize-hand.cfg_ the prediction of the model is always...
Number of channels has been reduced from 10592 to 3178 Prune ratio: 0.700 mAP of the pruned model is 0.0002 layer index: 0 total channel: 32 remaining channel: 11 layer...
代码：238.行，我加了 if mtype in ['convolutional', 'upsample', 'maxpool']: print(self.module_list[i]) print(x.shape) x = module(x) error:最相关的最后几行 Sequential( (Conv2d): Conv2d(343, 99, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1), bias=False) (BatchNorm2d): BatchNorm2d(99, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)...
现在想对v3tiny做量化，但不知道是否支持，我将默认的16bit改为了8bit目前来看使用目标代码可以运行，但量化生成的模型为.weight，模型大小也未发生变化，是不是哪里我操作失误？希望可以为我答疑
When I'm running python3 normal_prune.py I get this error TypeError: 'MaxPool2d' object is not subscriptable can someone help? please
Traceback (most recent call last): File "D:/python projects/YOLOv3-complete-pruning/regular_prune.py", line 233, in pruned_model = prune_model_keep_size(model, prune_idx, CBL_idx, CBLidx2mask) File "D:\python projects\YOLOv3-complete-pruning\utils\prune_utils.py", line 221, in prune_model_keep_size next_conv = pruned_model.module_list[next_idx][0] TypeError: 'MaxPool2d' object...
@coldlarry， 您好！感谢您的分享！我运行了您的量化代码（python3 train.py --data data/oxfordhand.data --batch-size 8 --accumulate 1 --weights weights/yolov3.weights --cfg cfg/yolov3-quantize-hand.cfg --epochs 200），已经训练结束，请问训练之后的量化文件保存在哪里？是什么格式的文件？以及如何利用这些量化文件对测试数据集进行测试？ 期望得到您的回复，非常感谢！ 祝好！ blueeagle 
大牛，我想问一个问题，我觉的论文《Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming》中给出的损失函数是针对需要剪枝的BN层的，而网络的最后层的损失函数还是经典的yolov3的损失函数，可以这样理解吗？根据代码的意思，最后的loss依然是经典的yolov3的损失函数值，没有加入L1正则的损失值 期待您的回复。十分感谢
