YOLOv5目标检测之网络剪枝实战

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《YOLOv5目标检测之网络剪枝实战》56bf9a419876ce795eebeb49139a5fff_1798d5623ee44a52159319280703cd31b3c670.webp (95.02 KB, 下载次数: 53) 下载附件   保存到相册 2024-6-28 01:45 上传【技能收获】学完可掌握：目标检测、网络、实战。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：AI 应用工程师、RAG 系统开发、Java 后端 + 大模型落地、企业知识库架构师。大模型应用岗需求持续走高，具备「后端 + RAG 落地」复合能力的人才在招聘市场更稀缺，简历中可突出完整项目链路而非仅会使用 API。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。

视频目录（22 节）

*   1 课程介绍.mp4

*   2 网络剪枝基础知识.mp4

*   3 Network Slimming剪枝原理.mp4

*   4 软件环境安装.mp4

*   5 安装PyTorch.mp4

*   6 YOLOv5项目安装.mp4

*   7 准备自己的数据集.mp4

*   8 修改配置文件.mp4

*   9 正常训练自己的数据集.mp4

*   10 稀疏化训练.mp4

*   11 网络模型剪枝.mp4

*   12 剪枝后的网络模型微调.mp4

*   13 软件环境安装.mp4

*   14 YOLOv5项目安装.mp4

*   15 准备自己的数据集.mp4

*   16 修改配置文件.mp4

*   17 正常训练自己的数据集.mp4

*   18 稀疏化训练.mp4

*   19 网络模型剪枝.mp4

*   20 剪枝后的网络模型微调.mp4

*   21 剪枝代码修改说明.mp4

*   22 修改代码讲解.mp4