Udemy線上課程 YOLOv5目標檢測之網絡剪枝實戰 講師:Frank BAI 影音教學 中文發音 中文版(DVD版)
PyTorch版的YOLOv5是一個非常流行的基于深度學習的目標檢測器。本課程使用Network Slimming剪枝方法對YOLOv5進行網絡剪枝，使其更加輕量。
Network Slimming是一種經典的實用模型壓縮方法，可實現高效的通道級別的結構化剪枝。該方法通過利用BN（Batch Normalization）層中縮放因子較小的值來剪裁的相應通道，達到精簡網絡的目的。步驟包括：增加稀疏正則化的訓練、網絡模型剪枝、剪枝后的網絡模型微調。
本課程在YOLOv5 v6.1版本代碼的基礎上增加Network Slimming剪枝方法，在Windows和Ubuntu系統上演示針對自己的數據集訓練和進行網絡剪枝過程，并講解原代碼針對剪枝的修改部分。
本課程分為原理篇、實戰篇、代碼講解篇。原理篇包括：網絡剪枝的基礎知識、Network Slimming剪枝原理。實戰篇包括：PyTorch環境安裝、YOLOv5項目安裝、準備自己的數據集、修改配置文件、正常訓練自己的數據集、稀疏化訓練、網絡模型剪枝、剪枝后的網絡模型微調。代碼講解篇包括：剪枝代碼修改說明和具體修改的代碼講解。
01 - 課程介紹
001 介紹.mp4
02 - 原理篇
002 網絡剪枝基礎知識.mp4
003 Network Slimming剪枝原理.mp4
03 - 項目實戰篇（Windows）
004 軟件環境安裝.mp4
004-prepare_data.py
004-testfiles.zip
004-VOCdevkit_ball.zip
004-yolov5-6.1-slimming.zip
004-yolov5剪枝-win10.pdf
005 安裝PyTorch.mp4
006 YOLOv5項目安裝.mp4
007 準備自己的數據集.mp4
008 修改配置文件.mp4
009 正常訓練自己的數據集.mp4
010 稀疏化訓練.mp4
011 網絡模型剪枝.mp4
012 剪枝後的網絡模型微調.mp4
04 - 項目實戰篇（Ubuntu）
013 軟件環境安裝.mp4
013-prepare_data.py
013-testfiles.zip
013-VOCdevkit_ball.zip
013-yolov5-6.1-slimming.zip
013-yolov5剪枝-ubuntu.pdf
014 YOLOv5項目安裝.mp4
015 準備自己的數據集.mp4
016 修改配置文件.mp4
017 正常訓練自己的數據集.mp4
018 稀疏化訓練.mp4
019 網絡模型剪枝.mp4
020 剪枝後的網絡模型微調.mp4
05 - 代碼講解篇
021 剪枝代碼修改說明.mp4
022 修改代碼講解.mp4
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