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tanluren / yolov3-channel-and-layer-pruning

yolov3 yolov4 channel and layer pruning, Knowledge Distillation 层剪枝，通道剪枝，知识蒸馏
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这个必须针对特定数据集微调吗 #5

Open mynotwo opened 4 years ago

mynotwo commented 4 years ago

如题，如果我想做一个通用的detector怎么办呀

tanluren commented 4 years ago

这个要根据自己数据复杂度和任务需求制定训练和稀疏策略，剪枝效果也会有差异。你说的通用detector是指？

mynotwo commented 4 years ago

我的意思是，yolo本来不是在voc上训练的吗，如果我想压缩之后，继续在voc上有不错的表现该怎么办呢

tanluren commented 4 years ago

darknet官方提供的yolov3.weights是在coco上训练的，我也是用它来初始化权重，然后训练自己的数据集。你可以在voc上进行稀疏训练并剪枝，都是针对特定数据集修剪的。

mynotwo commented 4 years ago

那是不是泛化比较差………

mynotwo commented 4 years ago

我想用在某个app上

tanluren commented 4 years ago

泛化看的是模型本身和你的训练情况，训练好模型后对新的同类数据是否有判断能力。如果你说的是不同数据集，也需要在不同数据集训练和测试才知道。而剪枝与这个无关，只是对模型进行瘦身。实际上剪枝会强化模型针对相应数据集的适配度，可能弱化对其他数据集的conver，这也是剪枝的手段和目的。