论文链接：https://arxiv.org/abs/2407.04616

项目地址：Torch-Pruning/examples/yolov8 at master · VainF/Torch-Pruning · GitHub

我的项目地址：代码链接

2024年8月5 

5000张图片，2个类别。

yolov8n 初始：

185 layers, 3151904 parameters, 31936 gradients, 8.7 GFLOPs

 经过三次finetune后：

185 layers, 2327024 parameters, 31936 gradients, 6.6 GFLOPs

经过第四次fintune后：

185 layers, 2153353 parameters, 31936 gradients, 6.1 GFLOPs

经过15轮之后：

185 layers, 1029630 parameters, 0 gradients, 3.3 GFLOPs

随着训练次数的增加，mAP(50-95)剪枝后比剪枝变高了

all       4268      22050      0.994      0.992      0.995      0.874

代码链接：代码链接

2024年8月8

实际推理的时候内存基本没变，cpu降低了%3左右（NVIDIA Jetson Xavier NX），.pt文件推理速度降低了3ms，.engine文件推理速度增加了3ms ,  但是内存增加了0.3G

这个剪枝没搞懂是啥情况，后续再看看论文

# 剪枝 # 算法
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