①实战项目 支持剪枝、量化和知识蒸馏的YOLOV3
【特性】
1、提供多个主流目标检测数据集的预处理后文件及训练方法。
2、提供包括剪枝，量化，知识蒸馏的主流模型压缩算法实现。
3、提供多backbone训练目前包括Darknet-YOLOv3，Tiny-YOLOv3，Mobilenetv3-YOLOv3。
【目前支持功能】
- 正常训练
- tiny训练
- mobilenetv3训练
- Dior数据集训练
- bdd100k数据集训练
- visdrone数据集训练
- 稀疏化训练
- 正常剪枝
- 规整剪枝
- 极限剪枝(shortcut)
- Tiny剪枝
- BNN量化
- BWN量化
- stage-wise 逐层量化
- 知识蒸馏
https://github.com/SpursLipu/YOLOv3-ModelCompression-MultidatasetTraining-Multibackbone/blob/master/README.md
