YOLOv8实战
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YOLOv8实战-模型剪枝
模型剪枝是用在模型的一种优化技术，旨在减少神经网络中不必要的参数，从而降低模型的复杂性和计算负载，进一步提高模型的效率。模型剪枝的流程：约束训练（constained training）、剪枝（prune）、回调训练（finetune)原创 2024-04-25 14:22:59 · 5180 阅读 · 12 评论 -
YOLOv8实战-模型推理及部署
经过模型训练及测试，我们得到了保存在 ‘./runs/detect/train/weights/’ 下的pt类型文件，这种文件保存的是模型的权重信息，为便于进一步推理和部署，需要将pt文件转为onnx格式，再转为engine格式，下面介绍具体实现步骤。原创 2024-04-24 13:32:39 · 3190 阅读 · 2 评论 -
YOLOv8实战-自定义数据集制作、模型训练及测试
详细记录YOLOv8实战过程中的细节原创 2024-04-03 15:00:25 · 4456 阅读 · 1 评论