yolov5剪枝开源分享

基于yolov5 v5.0分支进行剪枝，采用yolov5s模型，原理为Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming（https://arxiv.org/abs/1708.06519）。

yolov5 v5.0转NCNN和安卓移植见https://blog.csdn.net/IEEE_FELLOW/article/details/117190219

yolov5s是非常优秀的轻量级检测网络，但是有时候模型依然比较大，使得我们不得不缩减网络输入大小，但是单纯降低输入来减少运算，例如640降低到320，对检测效果损失很大，同时模型体积依然是14M左右，所以可以通过添加L1正则来约束BN层系数，使得系数稀疏化，通过稀疏训练后，裁剪掉稀疏很小的层，对应激活也很小，所以对后面的影响非常小，反复迭代这个过程，可以获得很compact的模型，步骤基本是这样。

展开讲一下原理：

我们知道BN层的计算是这样的：