YOLO模型剪枝量化 · 从入门到精通

01YOLO模型剪枝量化入门课程概述 · 学习目标 · 前置知识 · 环境搭建

📘 课程概述🎯 学习目标🧰 前置知识⚙️ 工具链

02深度学习模型优化基础模型大小 · 推理速度 · 参数量 · FLOPs

📏 模型大小⚡ 推理速度🧮 参数量🔥 FLOPs🧩 冗余本质

03YOLO系列模型架构精讲 YOLOv3~v8 · Backbone/Neck/Head

📈 演进史🧠 Backbone🔗 Neck🎯 Head⚖️ 版本对比

04模型剪枝理论基础结构化/非结构化 · 剪枝粒度 · 评价指标

✂️ 结构化🌀 非结构化📐 剪枝粒度📊 评价指标

05细粒度剪枝实现权重剪枝 · 阈值设定 · 掩码矩阵 · 稀疏训练

⚖️ 权重剪枝🎚️ 阈值🧩 掩码矩阵🏋️ 稀疏训练

06通道剪枝原理 BN层Gamma · 通道重要性 · L1范数 · 熵剪枝

📊 Gamma系数🔍 重要性评估📉 L1范数🌪️ 熵剪枝

07结构化剪枝实战 BN层通道剪枝 · 剪枝率设定 · 微调

🔧 BN剪枝流程📐 剪枝率🔄 模型微调

08YOLOv5剪枝实战(上) 源码解读 · 稀疏化训练 · BN可视化

📖 源码解读🧪 稀疏训练👁️ BN可视化

09YOLOv5剪枝实战(下) 剪枝脚本 · 重参数化 · 精度恢复

✂️ 剪枝脚本🔁 重参数化📈 精度恢复

10YOLOv8剪枝实战架构差异 · 剪枝适配 · 训练评估

🏗️ 架构差异🔌 适配修改📊 评估流程

11模型量化基础对称/非对称 · 逐层/逐通道 · 精度速度权衡

⚖️ 对称量化🔄 非对称📏 量化粒度⚡ 速度权衡

12量化感知训练(QAT) 伪量化节点 · STE · QAT流程

🔲 伪量化⚡ STE📋 QAT流程

13后训练量化(PTQ) 校准数据集 · 量化参数 · PTQ vs QAT

📚 校准集📐 量化参数⚖️ PTQ vs QAT

14INT8量化实战 TensorRT INT8 · 校准 · 精度验证

🧊 TensorRT📏 校准过程✅ 精度验证

15混合精度量化不同位宽 · 敏感层识别 · 配置策略

🔢 位宽策略👀 敏感层⚙️ 混合配置

16YOLO模型量化部署 ONNX导出 · TensorRT引擎 · 推理优化

📦 ONNX🔧 TensorRT🚀 推理优化

17剪枝与量化联合优化先剪后量 vs 联合训练 · 最佳实践

🔗 联合优化🔄 联合训练🏆 最佳实践

18模型部署框架对比 ONNX Runtime · TensorRT · OpenVINO · NCNN

⚡ ONNX Runtime🧊 TensorRT🔍 OpenVINO📱 NCNN

19边缘端部署优化模型轻量化 · 内存优化 · 推理加速

📱 轻量化🧠 内存优化⚡ 推理加速

20剪枝量化工具链 NNI · PocketFlow · Distiller

🧩 NNI💧 PocketFlow🔧 Distiller

21自动化剪枝遗传算法搜索 · AutoML应用

🧬 遗传算法🤖 AutoML

22知识蒸馏与剪枝结合蒸馏损失 · 师生网络 · 蒸馏后剪枝

🧪 蒸馏损失👩‍🏫 师生网络✂️ 蒸馏剪枝

23模型压缩评估体系精度-速度-体积 · FPS vs mAP · 部署指标

📊 三维评估🎯 FPS/mAP📏 部署指标

24YOLO剪枝量化常见问题精度骤降 · 梯度爆炸 · 训练不稳定

⚠️ 精度骤降💥 梯度爆炸🌀 不稳定

25工业级案例1：安防YOLOv5 10倍压缩 · Jetson Nano部署

📹 安防场景🔟 10x压缩🧊 Jetson Nano

26工业级案例2：自动驾驶YOLOv8 实时优化 · TensorRT部署

🚗 自动驾驶⏱️ 实时性🧊 TensorRT

27工业级案例3：移动端YOLO 5MB以内 · NCNN部署

📱 移动端🗜️ 5MB⚡ NCNN

28模型压缩前沿技术结构化稀疏 · 动态剪枝 · 可微分 · 低比特

🌲 结构化稀疏🎯 动态剪枝🔬 可微分2️⃣ 低比特

29模型压缩项目实战全流程 · 性能调优 · 问题排查

📋 全流程🔧 性能调优🔍 问题排查

30课程总结与进阶方向学习路径 · 论文阅读 · 开源项目 · 社区

🧭 学习路径📄 论文指南📂 开源项目🌐 社区资源