YOLO落地部署，一文尽览YOLOv5剪枝、量化进展梳理！

以下文章来源于微信公众号：集智书童作者：小书童编辑：江大白链接：https://mp.weixin.qq.com/s/AzwdSKNs8SnIIRsdG0cZAg本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系后台作删文处理导读作为CV领域的基本算法，目标检测已经是多年来的一个活跃研究领域，然而在性能有限的资源下如何实现落地也是计算机视觉领域一个至关重要的问题。本文详细介绍YOLOv5在剪枝和量化最新的研究进展，值得点赞收藏！论文链接：https://arxiv.org/abs/2307.1190在过去的几年中，大量的研究致力于改进YOLO目标检测器。自其推出以来，已经引入了8个主要版本的YOLO，旨在提高其准确性和效率。虽然YOLO的明显优点使其在许多领域得到广泛应用，但在资源受限的设备上部署它仍然存在挑战。为了解决这个问题，已经开发了各种神经网络压缩方法，它们分为3大类：网络剪枝量化知识蒸馏利用模型 ………………………………