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https://github.com/talebolano/yolov3-network-slimming
Implemented in PyTorch. It uses the yolo-v3 weights from the darknet and retrained the model by following l-1 norm of BN weights. (not important …
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你好,在訓練yolov3-tiny報錯:
load network
done!
load weightsfile
done!
/home/andy0212/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/skimage/transform/_warps.py:110: UserWarning: Anti-aliasing will be enabled by …
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Hi Jiahui,
Thanks for the great work. I'm trying to reproduce AutoSlim for CIFAR-10 (Table 2).
Could you please provide a detailed hyperparameter you used for it?
I'm able to train the baseline…
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load network
done!
load weightsfile
done!
Traceback (most recent call last):
File "sparsity_train.py", line 154, in
train()
File "sparsity_train.py", line 100, in train
loss = mod…
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请问我以后提取出gamma参数,其中一部分是小于0的,如果裁剪的话,我是裁剪靠近0的通道还是按大小顺序裁剪小的呢
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十分感谢大佬贡献代码,让我们有学习的机会。
不好意思。我又来提问了。十分感谢您的回答。
有两点疑问
1,代码里面,[L307](https://github.com/tanluren/yolov3-channel-and-layer-pruning/blob/master/utils/prune_utils.py#L307),如果是shortcut前一层conv,使用from的conv层的m…
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您好,感谢分享,有点疑惑请教下。
据我所知有两种剪枝实现:
1. 直接删掉不要的channel,重构模型,比如某层原始通道为64,裁剪一些后通道数可能变为32,那么保存的模型通道也降低了,这样模型占用空间大小变小,推理速度也会变快;
2. 采用mask的方式,对裁剪的模型不删除,只是对应mask的位置设为0,这样计算的时候也相当于裁剪了,但是这样没有裁剪,保存模型的大小几乎一样,推理速度…
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您好,请问我在稀疏化训练的时候,precision逐渐从0增到0.5-0.6左右(第九个epoch),逐渐又开始下降到0.3,现在还在训练,不知道这种现象正常吗?或者稀疏化训练precision正常变化趋势是怎样的。(补充:我的数据集较大,有近两万张图片)
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你好呀:
load network
done!
load weightsfile
done!
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Pre-processing...
layer index: 4 total channel: 32 remaining channel: 32
layer…
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文中所提到的迭代剪枝是将您提供的代码进行一次,然后将得到微调后的模型重复train with sparsity ,prune等过程吗?我实际去做的时候发现剪枝一次后的模型再重复剪枝的话减掉的通道和第一次剪枝一样,并没有剪枝掉更多的通道,这是什么原因呢?