基于泰勒展开的YOLOv5通道剪枝重要性评估：理论与实践

摘要

在深度学习模型部署中，YOLOv5作为实时目标检测的标杆模型，其计算复杂度与参数量仍然是边缘设备部署的主要瓶颈。本文提出一种基于泰勒展开的通道剪枝方法，通过一阶泰勒展开近似损失函数对特征图通道的重要性进行量化评估，实现对YOLOv5模型的高效结构化剪枝。相比传统的基于范数或基于BN缩放因子的剪枝方法，泰勒展开方法能够更直接地反映每个通道对最终损失函数的贡献程度，从而在保持精度的前提下实现更高的压缩比。本文将详细阐述理论推导、代码实现、实验配置与结果分析，并提供完整的可复现代码与数据集建议。

关键词：YOLOv5；通道剪枝；泰勒展开；模型压缩；目标检测

一、引言

1.1 背景与动机

YOLOv5凭借其出色的速度与精度平衡，已成为工业界和学术界最广泛使用的目标检测框架之一。然而，其标准版本的参数量仍然较大（YOLOv5s约7.2M参数，YOLOv5l约46.5M参数），在移动设备、嵌入式系统和自动驾驶等资源受限场景下难以实现实时推理。

通道剪枝（Channel Pruning）是一种有效的模型压缩技术，通过移除冗余的卷积通道来减小模型尺寸和计算量。其核心挑战在于：如何准确评估每个通道的重要性？

传统方法包括：

• 基于权重大小：认为L1/L2范数较小的通道贡献较小（如Network Slimming）

• 基于BN缩放因子：利用BN层的γ参数作为重要性指标

• 基于重建误差