道路目标检测
案例介绍
利用剪枝优化技术对基于YOLOv4的道路目标检测模型进行轻量化处理，具体是利用L1正则化对BN层中γ参数进行稀疏，利用稀疏后的γ参数的通道选择能力对模型中不重要的通道进行剪枝，从而达到对模型轻量化的目的。由于预训练、稀疏训练和微调过程存在不稳定的情况，对原有的恒定学习率训练模式调整为每隔5个epoch将学习率下调10倍的训练模式，通过这种方式使得预训练、稀疏训练和微调过程得以正常运行，并在剪枝完成后减小了模型计算量和参数量，减少模型对硬件资源的消耗，进而保证实时性，同时还保证平均精度不下降或者下降的幅度在可接受的范围内。
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