YOLOv5模型剪枝实战教程
YOLOv5模型剪枝实战教程
本教程面向已具备YOLOv5训练经验的开发者，系统讲解如何基于SparseML对YOLOv5模型进行剪枝，结合本项目实际文件和命令，突出实用性和可操作性。内容涵盖剪枝原理、recipe参数详解、训练流程源码解读、效果评估与常见问题排查。
完整代码见文末
1. 剪枝原理与稀疏化基础
剪枝（Pruning）是深度学习模型压缩的核心技术之一。其目标是通过移除神经网络中的冗余参数（如卷积核权重），减少模型体积、加快推理速度，同时尽量保持模型精度。
常见剪枝方式：
- 非结构化剪枝：直接将部分权重置零，稀疏化权重矩阵，适合稀疏推理引擎（如DeepSparse）。
- 结构化剪枝：按通道、卷积核等结构整体裁剪，便于通用硬件加速。
本项目采用SparseML集成的非结构化稀疏剪枝，结合稀疏推理引擎可获得极高的CPU推理加速。
2. SparseML剪枝机制与集成原理
SparseML通过“recipe”文件（YAML/MD格式）定义剪枝策略，自动调度剪枝过程。其核心机制包括：
- 稀疏率调度：支持从初始稀疏率逐步提升到目标稀疏率，避免模型性能骤降。
- 分层剪枝：可为不同层设置不同稀疏率，灵活适配模型结