改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝（TensorRT及NCNN部署）-2

改进的yolov5目标检测-yolov5替换骨干网络-yolo剪枝（TensorRT及NCNN部署）-1

https://developer.aliyun.com/article/1446504?spm=a2c6h.13148508.setting.30.68a34f0e3ZrSNI

C、MobileNetv3Small-YOLOv5

（1）原文结构，部分使用Hard-Swish激活函数以及SE模块

（2）Neck与head部分嫁接YOLOv5l原结构

（3）中间通道人为设定（expand）

D、EfficientNetLite0-YOLOv5

（1）使用Lite0结构，且不使用SE模块

（2）针对dropout_connect_rate，手动赋值(随着idx_stage变大而变大)

（3）中间通道一律*6（expand）

E、PP-LCNet-YOLOv5

（1）使用PP-LCNet-1x结构，在网络末端使用SE以及5*5卷积核

（2）SeBlock压缩维度为原1/16

（3）中间通道不变

Pruning for YOLOs

1、Prune Strategy

（1）基于YOLOv5块状结构设计，对Conv、C3、SPP(F)模块进行剪枝，具体来说有以下：

• Conv模块的输出通道数
• C3模块中cv2块和cv3块的输出通道数
• C3模块中若干个bottleneck中的cv1块的输出通道数

（2）八倍通道剪枝（outchannel = 8*n）

（3）ShortCut、concat皆合并剪枝

2、Prune Tools

（1）EagleEye

EagleEye: Fast Sub-net Evaluation for Efficient Neural Network Pruning

基于搜索的通道剪枝方法，核心思想是随机搜索到大量符合目标约束的子网，然后快速更新校准BN层的均值与方差参数，并在验证集上测试校准后全部子网的精度。精度最高的子网拥有最好的架构，经微调恢复后能达到较高的精度。

Usage

1. 正常训练模型

python train.py --data data/VisDrone.yaml --imgsz 640 --weights yolov5s.pt --cfg models/prunModels/yolov5s-pruning.yaml --device 0

（注意训练其他模型，参考/prunModels/yolov5s-pruning.yaml进行修改，目前已支持v6架构）

2. 搜索最优子网

python pruneEagleEye.py --weights path_to_trained_yolov5_model --cfg models/prunModels/yolov5s-pruning.yaml --data data/VisDrone.yaml --path path_to_pruned_yolov5_yaml --max_iter maximum number of arch search --remain_ratio the whole FLOPs remain ratio --delta 0.02

3. 微调恢复精度

python train.py --data data/VisDrone.yaml --imgsz 640 --weights path_to_Eaglepruned_yolov5_model --cfg path_to_pruned_yolov5_yaml --device 0

（2）Network Slimming

Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

Usage

1. 模型BatchNorm Layer \gamma 稀疏化训练

python train.py --data data/VisDrone.yaml --imgsz 640 --weights yolov5s.pt --cfg models/prunModels/yolov5s-pruning.yaml --device 0 --sparse

（注意训练其他模型，参考/prunModels/yolov5s-pruning.yaml进行修改，目前已支持v6架构）

2. BatchNorm Layer剪枝

python pruneSlim.py --weights path_to_sparsed_yolov5_model --cfg models/prunModels/yolov5s-pruning.yaml --data data/VisDrone.yaml --path path_to_pruned_yolov5_yaml --global_percent 0.6 --device 3

3. 微调恢复精度

python train.py --data data/VisDrone.yaml --imgsz 640 --weights path_to_Slimpruned_yolov5_model --cfg path_to_pruned_yolov5_yaml --device 0

Quantize Aware Training for YOLOs

MQBench是实际硬件部署下评估量化算法的框架，进行各种适合于硬件部署的量化训练（QAT）

Requirements

• PyTorch == 1.8.1

Install MQBench Lib

由于MQBench目前还在不断更新，选择0.0.2稳定版本作为本仓库的量化库。

git clone https://github.com/ZLkanyo009/MQBench.git
cd MQBench
python setup.py build
python setup.py install

Usage

训练脚本实例：

python train.py --data VisDrone.yaml --weights yolov5n.pt --cfg models/yolov5n.yaml --epochs 300 --batch-size 8 --img 608 --nosave --device 0,1 --sync-bn --quantize --BackendType NNIE

Deploy

目前已支持TensorRT及NCNN部署，详见deploy

To do

• Multibackbone: MobileNetV3-small
• Multibackbone: ShuffleNetV2
• Multibackbone: GhostNet
• Multibackbone: EfficientNet-Lite0
• Multibackbone: PP-LCNet
• Multibackbone: TPH-YOLOv5
• Module: SwinTrans（C3STR）
• Module: Deformable Convolution
• Pruner: Network Slimming
• Pruner: EagleEye
• Pruner: OneShot (L1, L2, FPGM), ADMM, NetAdapt, Gradual, End2End
• Quantization: MQBench
• Knowledge Distillation