基于YOLO的手部检测和计数实现（课程设计，训练测试+模型剪枝+模型压缩）
Posted 踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了基于YOLO的手部检测和计数实现（课程设计，训练测试+模型剪枝+模型压缩）相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
用 YOLOv3 模型在一个开源的人手检测数据集上做人手检测，并在此基础上做模型剪枝。对于该数据集，对 YOLOv3 进行 channel pruning 之后，模型的参数量、模型大小减少 80% ，FLOPs 降低 70%，前向推断的速度可以达到原来的 200%，同时可以保持 mAP 基本不变。
代码下载地址：下载地址
| 参数数量 | 模型体积 | Flops | 前向推断耗时（2070 TI） | mAP | |
|---|---|---|---|---|---|
| Baseline (416) | 61.5M | 246.4MB | 32.8B | 15.0 ms | 0.7692 |
以上是关于基于YOLO的手部检测和计数实现（课程设计，训练测试+模型剪枝+模型压缩）的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
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