YOLOv3-complete-pruning

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zhaodongxi

 采用极限剪枝，稀疏化参数0.001，运行剪枝 请问Threshold should be less than 0.0000， The corresponding prune ratio is 0.464. 是怎么计算的，我的这个阈值是否有问题，设置为0.464时，有些层剪掉的非常多例如下图，部分层从512到1 请问这是否存在错误  最后结果 

Gaondong

剪枝后map=0

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作者你好，稀疏训练后，模型大小为420M,然后剪枝,MAP=0,这是咋回事啊 _+------------+----------+----------+ | Metric | Before | After | +------------+----------+----------+ | mAP | 0.797547 | 0.000000 | | Parameters | 61523734 | 9693894 | | Inference | 0.1313 | 0.0852...

yangdeqieyingli

您好，我设置的系数因子是0.005，压缩率设置在0.6/0.8/0.85都不行，其中0.85会提示某一层通道剪完错误，0.6的map是0或者很低，请问这是什么原因？ ------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "Luke"

huoguangdiandian

yolov3网络置换

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huoguangdiandian

你好，谢谢你的代码 裁剪后的模型没有微调恢复一定的精度吗？

zhanghongruiupup

在稀疏化训练时， 只是把bn的weights进行稀疏化， 后面剪枝的时候，只是bn的weight乘以mask时，影响很小， 而把bn的bias也乘以mask后发现mAP下降很大 bn_module.weight.data.mul_(mask) bn_module.bias.data.mul_(mask) debug看了下， 稀疏化训练后bn的bias权重还是比较大， 所以乘以mask后再计算mAP， 影响很大， 这块你们是怎么解决的 ？

zouxinhua

剪技是针对手的，只能识别出手吗？

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示例代码使用的手的数据集，那么，如果我想使用Coco80类，需要使用coco数据集处理吗？从你的结果图看上去又不是这样。谢谢

tms2003

训练示例的 accumulate=1，ultralytics/yolov3版本默认是 accumulate=2，batchsize=32。 稀疏化训练对accumulate有要求吗？

mozpp

作者您好，感谢您能开源，我想问下如果我更换backbone的话也可以做剪枝吗？

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lukaisheng1203