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文章目录

  • YOLOv5模型压缩方法：综述
  • 摘要
  • 1、介绍
  • 2、剪枝
    • 2.1、修剪的显著性标准
      • 2.1.1、 ℓn-norm
      • 2.1.2、 特征图激活
      • 2.1.3、批量归一化缩放因子(BNSF)
      • 2.1.4、一阶导数
      • 2.1.5、交互信息
    • 2.2、剪枝粒度
      • 2.2.1、非结构化的修剪
      • 2.2.2、结构化的修剪
    • 2.3、剪枝YOlOv5的最新应用研究
  • 3.量化
    • 3.1、量化区间：均匀和非均匀
    • 3.2、静态量化和动态量化
    • 3.3、量化方案：QAT和PTQ
    • 3.4、量化部署方案
    • 3.5、量化YOLOv5的最新应用研究
  • 4、结论
    • 4.1、 修剪的挑战和未来方向
    • 4.2、量化的挑战和未来方向
  • 鸣谢

YOLOv5模型压缩方法：综述

摘要

Model Compression Methods for YOLOv5: A Review (arxiv)

在过去的几年里，广泛的研究致力于增强YOLO目标检测器。自YOLO提出以来，为了提高其准确性和效率，已经推出了8个主要版本。虽然YOLO的明显优点已被其在许多领域的广泛使用所取代，但将其部署在资源有限的设备上提出了挑战。为了解决这个问题，各种神经网络压缩方法被开发出来，这些方法主要分为三类，即网络剪枝、量化和知识蒸馏。利用模型压缩方法的丰硕成果，如降低内存使用和推理时间，使其有利于在硬件受限的边缘设备上部署大型神经网络。本文的重点是修剪和量化，因为它们比较模块化。对这些方法进行了分类，并分析了将这些方法应用于YOLOv5的实际效果。确定了在自适应剪枝和量化以压缩YOLOv5方面的差距，并提供了该领域的未来方向以供进一步探索。在几个YOLO版本中，我们特别选择了YOLOv5，因为它在文学中的近代性和流行度之间有很好的权衡。这是第一篇从YOLOv5的实现角度调研剪枝和量化方法的综述论文。该研究还可扩展到较新版本的YOLO，因为在资源有限的设备上实现它们带来了相同的挑战，即使在今天仍然存在。本

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