模型压缩黑科技：YOLOv11通道剪枝与8位量化在边缘设备上的实践对比.pdf_YOLOv11通道剪枝与8位量化在边缘设备上的实践对比资源-CSDN下载

版权申诉

5星 · 超过95%的资源 24 浏览量 2025-02-17 11:16:11 上传评论收藏 1.83MB PDF 举报

资源推荐

资源详情

资源评论

目录
模型压缩黑科技：YOLOv11通道剪枝与8位量化在边缘设备上的实践对比
一、引言
1.1 边缘设备应用背景
1.2 模型压缩的必要性
1.3 YOLOv11 模型介绍
1.4 通道剪枝与 8 位量化技术概述
1.5 本文研究目的与结构
二、YOLOv11 模型概述
2.1 YOLO 系列发展历程
2.2 YOLOv11 模型架构
2.2.1 骨干网络（Backbone）
2.2.2 颈部网络（Neck）
2.2.3 检测头（Head）
2.3 YOLOv11 工作原理
2.4 YOLOv11 在目标检测中的优势
2.4.1 速度优势
2.4.2 精度优势
2.4.3 可扩展性优势
三、通道剪枝技术原理
3.1 通道剪枝的基本概念
3.2 通道重要性评估方法
3.2.1 基于权重范数的评估
3.2.2 基于敏感度分析的评估
3.3 通道剪枝的具体步骤
3.3.1 确定剪枝比例
3.3.2 通道排序与选择
3.3.3 模型重构
3.3.4 微调模型
3.4 通道剪枝对模型性能的影响
模型压缩黑科技：YOLOv11通道剪枝与8模型压缩黑科技：YOLOv11通道剪枝与8模型压缩黑科技：YOLOv11通道剪枝与8
模型压缩黑科技：YOLOv11通道剪枝与8模型压缩黑科技：YOLOv11通道剪枝与8
模型压缩黑科技：YOLOv11通道剪枝与8模型压缩黑科技：YOLOv11通道剪枝与8模型压缩黑科技：YOLOv11通道剪枝与8
模型压缩黑科技：YOLOv11通道剪枝与8模型压缩黑科技：YOLOv11通道剪枝与8模型压缩黑科技：YOLOv11通道剪枝与8
模型压缩黑科技：YOLOv11通道剪枝与8模型压缩黑科技：YOLOv11通道剪枝与8
模型压缩黑科技：YOLOv11通道剪枝与8模型压缩黑科技：YOLOv11通道剪枝与8模型压缩黑科技：YOLOv11通道剪枝与8
模型压缩黑科技：YOLOv11通道剪枝与8
位量化在边缘设备上的实践对比位量化在边缘设备上的实践对比位量化在边缘设备上的实践对比
位量化在边缘设备上的实践对比位量化在边缘设备上的实践对比
位量化在边缘设备上的实践对比位量化在边缘设备上的实践对比位量化在边缘设备上的实践对比
位量化在边缘设备上的实践对比位量化在边缘设备上的实践对比位量化在边缘设备上的实践对比
位量化在边缘设备上的实践对比位量化在边缘设备上的实践对比
位量化在边缘设备上的实践对比位量化在边缘设备上的实践对比位量化在边缘设备上的实践对比
位量化在边缘设备上的实践对比
2025年04月12日
第 1 页 共 34 页

9.1.3 与网络结构搜索结合
9.2 8 位量化优化策略
9.2.1 自适应量化参数调整
9.2.2 混合精度量化
9.2.3 量化感知训练的优化
9.3 综合优化策略
9.3.1 先剪枝后量化
9.3.2 联合优化
9.4 实践经验总结
9.4.1 数据的重要性
9.4.2 模型评估的全面性
9.4.3 不断尝试和调整
十、结论与展望
10.1 研究结论总结
10.1.1 通道剪枝与 8 位量化效果对比
10.1.2 综合应用效果
10.2 实际应用建议
10.2.1 不同场景下的方法选择
10.2.2 优化策略的应用
10.3 未来研究展望
10.3.1 技术改进方向
10.3.2 拓展应用领域
10.3.3 跨学科融合研究
模型压缩黑科技：YOLOv11通道剪枝与8位量化在边缘设备上的
实践对比
一、引言
1.1 边缘设备应用背景
在当今数字化时代，边缘设备如智能摄像头、无人机、智能家居设备等正以前所未有的速度普及。这些设备通常需要在本地实时
处理视觉数据，例如进行目标检测、图像识别等任务。然而，边缘设备的计算资源和存储能力往往非常有限，这就对部署在其上
的深度学习模型提出了严峻的挑战。传统的深度学习模型，尤其是那些在大规模数据集上训练得到的高精度模型，往往具有庞大
的参数量和计算量，难以直接在边缘设备上高效运行。
1.2 模型压缩的必要性
为了使深度学习模型能够在边缘设备上高效运行，模型压缩技术应运而生。模型压缩的核心目标是在尽可能保持模型性能的前提
下，减少模型的参数量和计算量，从而降低模型的存储需求和计算复杂度。通过模型压缩，可以显著提高模型在边缘设备上的推
理速度，同时降低设备的功耗，延长设备的续航时间。此外，模型压缩还可以减少数据传输量，提高数据处理的实时性和隐私
性。
1.3 YOLOv11 模型介绍
YOLO（You Only Look Once）系列模型是目标检测领域的经典模型，以其快速、高效的检测性能而闻名。YOLOv11 作为
YOLO 系列的最新版本，在检测精度和速度上都有了显著的提升。它采用了更加先进的网络结构和训练策略，能够在复杂的场景
2025年04月12日
第 4 页 共 34 页

下准确地检测出多个目标。然而，YOLOv11 模型的参数量和计算量也相对较大，对于边缘设备来说，直接部署该模型仍然存在一

定的困难。因此，对 YOLOv11 模型进行压缩是非常必要的。

1.4 通道剪枝与 8 位量化技术概述

通道剪枝和 8 位量化是两种常见的模型压缩技术。通道剪枝是通过去除神经网络中对模型性能影响较小的通道，来减少模型的参

数量和计算量。这种方法可以在不显著降低模型性能的前提下，有效地压缩模型的规模。8 位量化则是将模型的权重和激活值从

浮点数表示转换为 8 位整数表示，从而减少模型的存储需求和计算量。量化后的模型在推理过程中可以使用整数运算代替浮点数

运算，大大提高了推理速度。

1.5 本文研究目的与结构

本文的主要目的是对比通道剪枝和 8 位量化这两种模型压缩技术在 YOLOv11 模型上的实践效果，为在边缘设备上部署

YOLOv11 模型提供参考。具体来说，我们将详细介绍通道剪枝和 8 位量化的技术原理，并给出在边缘设备上实现这两种压缩技

术的具体步骤。同时，我们将对压缩后的模型进行性能评估，对比两种压缩技术在模型精度、推理速度、存储需求等方面的差

异。最后，我们将总结实验结果，提出优化策略和经验教训。

文章的结构如下：首先介绍 YOLOv11 模型的基本原理和结构；然后分别详细阐述通道剪枝和 8 位量化的技术原理；接着给出在

边缘设备上进行通道剪枝和 8 位量化的具体实践步骤；之后对压缩后的模型进行性能评估和对比分析；最后总结实验结果，提出

优化策略和未来的研究方向。

二、YOLOv11 模型概述

2.1 YOLO 系列发展历程

YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法自诞生以来，在计算机视觉领域引起了广泛关注。它的发展历程见证了目标检

测技术的不断进步。

YOLOv1 是该系列的开山之作，其最大的创新在于将目标检测任务视为一个回归问题，通过单个神经网络直接从图像中预测边界

框和类别概率。这种端到端的设计使得 YOLOv1 在检测速度上远超传统的基于区域建议的方法，如 R - CNN 系列。但 YOLOv1

也存在一些不足，例如定位精度相对较低，对小目标的检测效果不佳。

YOLOv2 在 YOLOv1 的基础上进行了一系列改进。引入了批量归一化（Batch Normalization）技术，加速了模型的收敛速度，

同时提高了模型的泛化能力。采用了锚框（Anchor Boxes）机制，通过预定义不同形状和大小的锚框，提高了对不同尺度目标的

检测能力。此外，YOLOv2 还使用了高分辨率的特征图，进一步提升了检测精度。

YOLOv3 在结构上更加复杂和强大。它采用了多尺度检测的策略，在不同尺度的特征图上进行目标检测，能够更好地适应不同大

小的目标。引入了残差块（Residual Block），缓解了深度神经网络中的梯度消失问题，使得网络可以更深，从而学习到更复杂

的特征。

YOLOv4 在 YOLOv3 的基础上，结合了一系列先进的技术，如数据增强、特征融合、优化的损失函数等。它在检测精度和速度上

都取得了显著的提升，成为了当时目标检测领域的优秀算法之一。

YOLOv5 则以其简洁的代码结构和高效的性能受到了广泛的欢迎。它采用了 PyTorch 深度学习框架，具有良好的可扩展性和易用

性。YOLOv5 在模型的轻量化方面进行了优化，提供了不同规模的模型版本，以满足不同场景的需求。

2.2 YOLOv11 模型架构

YOLOv11 作为 YOLO 系列的最新版本，在继承了前面版本优点的基础上，进行了一系列的创新和改进。

2.2.1 骨干网络（Backbone）

2025年04月12日

第 5 页共 34 页

剩余33页未读，继续阅读

评论收藏

内容反馈

版权申诉

大胡子大叔

2025-07-09

资源太好了，解决了我当下遇到的难题，抱紧大佬的大腿~

fanxbl957

粉丝: 8690

模型压缩黑科技：YOLOv11通道剪枝与8位量化在边缘设备上的实践对比.pdf

深度学习模型压缩-YOLOv11量化剪枝与推理加速全流程.pdf

YOLOv8模型优化：量化与剪枝的实战指南

YOLOv11模型压缩术-剪枝量化一条龙推理速度提升5倍实战.pdf

YOLOv11模型压缩术：从剪枝到量化的一站式工业级部署方案.pdf

模型压缩终极指南：TensorFlow-模型剪枝+量化部署至边缘设备全流程.pdf

yolov8剪枝压缩模型源码.zip

模型压缩实战-YOLOv11通道剪枝与知识蒸馏的工业级优化指南（算法优化）.pdf

边缘设备部署：MATLABONNX模型剪枝与ARM适配.pdf

yolov5 剪枝和量化，代码一键运行

"基于模型剪枝与蒸馏的YOLO系列算法优化与压缩研究",模型剪枝与蒸馏 模型压缩：剪枝算法，YOLO算法剪枝，YOLO剪枝，YOLOV3剪枝，YOLOV5剪枝 yolov3算法，yolov5算法

YOLO系列算法的模型剪枝与蒸馏技术研究：从冗余权重去除到模型大小压缩的实践,模型优化与压缩：YOLO系列算法的剪枝实践与效果评估,模型剪枝与蒸馏 模型压缩：剪枝算法，YOLO算法剪枝，YOLO剪枝

YOLOv8模型剪枝源码

yolov8s模型进行剪枝源码

边缘计算实战-YOLOv11模型剪枝与嵌入式设备部署指南.pdf

YOLO落地部署，一文尽览YOLOv5最新剪枝、量化进展，值得收藏！.pdf

YOLOv11模型优化：深度探索模型压缩技术

边缘计算加速方案：PyTorch模型量化剪枝技术在物联网设备端的部署实践.pdf

YOLOv3-手部检测-训练测试-模型剪枝-模型压缩

YOLOv3模型剪枝3.0.zip

量化加速-使用Pytorch-quantization对YOLOv8目标检测算法进行量化加速-模型小型化-附项目源码优质项目实战

大模型推理优化：DeepSeek模型量化部署与TRT加速实战指南.pdf

yolov3 yolov4 通道和层剪枝，知识蒸馏 层剪枝，通道剪枝，知识提取.zip

yolov5网络剪枝代码

yolov8 剪枝源码（集成多种剪枝策略）

YOLOv11模型优化中的剪枝技术与实践

YOLOv8剪枝策略与流程详解：基于L1、L2和随机策略的模型压缩方法 YOLOv8

基于剪枝后的yolov5模型进行知识蒸馏训练python源码+项目说明.zip

DeepSeek从入门到精通(20250204)-清华团队.pdf

相关实用应用程序（Windows可用）

Visio2013 安装包及破解方法

Axure使用

nnUnet训练自己的MRI分割关节盘数据集应该怎么命名

最新资源

"基于模型剪枝与蒸馏的YOLO系列算法优化与压缩研究",模型剪枝与蒸馏模型压缩：剪枝算法，YOLO算法剪枝，YOLO剪枝，YOLOV3剪枝，YOLOV5剪枝 yolov3算法，yolov5算法

YOLO系列算法的模型剪枝与蒸馏技术研究：从冗余权重去除到模型大小压缩的实践,模型优化与压缩：YOLO系列算法的剪枝实践与效果评估,模型剪枝与蒸馏模型压缩：剪枝算法，YOLO算法剪枝，YOLO剪枝

yolov3 yolov4 通道和层剪枝，知识蒸馏层剪枝，通道剪枝，知识提取.zip