YOLOv5n6模型压缩与优化

YOLOv5n6 模型压缩与优化

该项目探讨了如何减小 YOLOv5n6 模型的尺寸并提升其推理速度。主要优化策略包括：

• 模型剪枝: 识别并移除模型中不重要的权重，以减小模型大小并提升推理效率。
• 量化: 使用更低比特数表示模型权重，例如将 32 位浮点数转换为 8 位整数，从而降低模型尺寸和内存占用。
• 知识蒸馏: 利用大型教师模型指导小型学生模型的训练，将知识迁移到更紧凑的模型中。
• 架构搜索: 自动搜索更高效的模型架构，在保持精度的前提下减少模型复杂度。

通过以上技术手段，可以显著提升 YOLOv5n6 模型在资源受限设备上的性能表现，使其更适合移动端和嵌入式设备部署。