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首先#xff0c;模型参数量直接决定了模型的复杂度和存储空间需求。随…
模型轻量化加速是深度学习领域的重要研究方向旨在减小模型的体积和计算复杂度从而提高在资源受限设备上的运行效率模型参数量在轻量化加速中扮演着至关重要的角色。
首先模型参数量直接决定了模型的复杂度和存储空间需求。随着深度学习技术的不断发展模型参数数量急剧增加导致模型体积庞大给存储和传输带来了巨大挑战。通过减少模型参数量可以有效降低模型的体积从而减小存储空间需求使模型更容易在嵌入式设备和移动设备上部署。
其次模型参数量对计算资源的需求有显著影响。在模型训练和推理过程中参数量的大小直接决定了所需的计算量。减少模型参数量可以降低计算资源的消耗提高计算效率使得模型在资源受限设备上能够更快地完成训练和推理任务。
此外模型参数量还影响着模型的泛化能力和鲁棒性。过多的参数可能导致模型过拟合降低其泛化能力而减少参数量则有助于防止过拟合提高模型的鲁棒性。因此在模型轻量化加速过程中通过合理减少参数量可以在保持模型性能的同时实现模型的轻量化。
为了降低模型参数量研究人员采用了多种方法如剪枝、量化、蒸馏等。这些方法可以有效地移除模型中的冗余参数降低模型的复杂度和存储空间需求。在剪枝过程中研究人员会识别并移除模型中的冗余连接和权重较小的参数在量化过程中会将模型中的高精度参数转换为低精度参数从而减少参数数量并降低计算复杂度在蒸馏过程中则会将大模型的知识转移到小模型中使小模型在保持一定性能的同时减少参数量。 本文将从另外一个角度即模型的结构设计方面实现参数量的最小并以YOLOV8为例子通过模型结构的轻量化设计在保证模型性能稳定不变的前提下极致的压缩参数量 一、设计思路 从模型结构看V8主要有两个大的模块构成就是backbone和head模块因此降低参数量我们就从这两模块开始
二、bakebone模块轻量化参数
1.CSPPC替换c2f卷积块 CSPPC模块
论文地址https://arxiv.org/pdf/2303.03667.pdf
如上图其中利用了PConv模块大量降低参数量
其中
PConv(部分卷积)的基本原理是利用特征图的冗余从而减少计算和内存访问。具体来说PConv 只在输入通道的一部分上应用常规卷积进行空间特征提取而保留剩余通道不变。这种设计的优势在于: 1.减少计算复杂度:PConv 通过在较少的通道上进行计算降低了浮点操作(FLOPs)的数量。例如如果部分率设置为 1/4则PConv的计算量只有常规卷积的 1/16. 2.降低内存访问:与常规卷积相比PConv减少了内存访问量这对于输入输出(/0)受限的设备尤其有益 3.保持特征信息流:尽管只对输入通道的一部分进行计算但保留的通道在后续的逐点卷积(PWConv)层中仍然有用允许特征信息在所有通道中流动
2.Down_wt替换backbone下采样模块 ADown模块
上图是ADown其是在202402021最新发布的yolov9模型结构中提出的 检测头轻量化参数 论文地址https://arxiv.org/pdf/2306.15988.pdf
主要改进机制: 1.底层特征融合: AFPN通过引入底层特征的逐步融合首先融合底层特征接着深层特征最后整合顶层特征。这种层级融合的方式有助于更好地利用不同层次的语义信息提高检测性能。 2,自适应空间融合;引入自适应空间融合机制(ASFF)在多级特征融合过程中引入变化的空间权重加强关键级别的重要性同时抑制来自不同对象的矛盾信息的影响。这有助于提高检测性能尤其在处理矛盾信息时更为有效。 3.底层特征对齐: AFPN采用渐近融合的思想使得不同层次的特征在融合过程中逐渐接近减小它们之间的语义差距。通过底层特征的 逐步整合提高了特征融合的效果使得模型更能理解和利用不同层次的信息。个人总结:AFPN的灵感就像是搭积木一样它不是一下子把所有的积木都放到一起而是逐步地将不同层次的积木慢慢整合在一起。这样一来我们可以更好地理解和利用每一层次的积木从而构建一个更牢固的目标检测系统。同时引入了一种智能的机制能够根据不同情况调整注意力更好地处理矛盾信息。 模型结构轻量化参数对比
原yolov8参数3011043 轻量化后参数1436977 通过以上模块的替换使得模型参数降低至原来的一半不到且精度不变这是通过剪枝、蒸馏都没办到的
注全部源码可联系博主获取
