YOLOv8模型瘦身到极致：LAMP剪枝实战，部署速度翻倍

文章目录

• • YOLOv8模型瘦身术：深度解析与实战LAMP剪枝 (2021)
  • • 引言：为何模型剪枝至关重要？
    • 1. 理论深潜：LAMP剪枝的核心思想与创新
    • • 1.1 幅度剪枝 (MP) 的“简单与粗暴”
      • 1.2 LAMP 的核心创新点：最小化L2失真
      • 1.3 巧妙化简：从复杂优化到简单排序
      • 1.4 LAMP 分数：层自适应稀疏度的秘诀
    • 2. 实战演练：将LAMP剪枝移植到YOLOv8
    • • 2.1 准备工作
      • 2.2 代码移植步骤详解
      • • **步骤 1：创建主运行脚本 `compress.py`**
        • **步骤 2：创建核心剪枝逻辑 `compress.py` (在 `ultralytics/models/yolo/detect/` 目录下)**
        • **步骤 3：处理 `C2f` 模块的兼容性问题**
        • **步骤 4：配置文件的移植与修改**
    • 3. 运行实验与结果分析
    • • 3.1 执行剪枝
      • 3.2 实验结果分析与讨论
    • 4. 结论与展望
    • 附录：完整代码文件列表
• 移植代码
• • 下载yolov8代码
  • 在工作目录创建compress.py
  • 创建ultralytics\models\yolo\detect\compress.py
  • ultralytics\models\yolo\detect\compress.py
  • 移植ultralytics\nn\extra_modules
  • 移植ultralytics\cfg\hyp.scratch.sl.yaml
  • 修改ultralytics\cfg\default.yaml
  • YOLOv8剪枝代码解读
• 实验