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YOLOv11结构化剪枝与模型瘦身

共计 30 章节
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01
课程导论
YOLOv11模型结构回顾 · 为什么需要剪枝 · 结构化剪枝与非结构化剪枝的区别
课程导论YOLOv11
02
环境搭建
PyTorch与CUDA环境配置 · YOLOv11源码下载与依赖安装 · 验证环境与运行Demo
环境搭建PyTorch
03
模型结构解析
YOLOv11的Backbone · Neck · Head详解
模型结构解析YOLOv11
04
剪枝理论基础
结构化剪枝原理（Channel/Fi… · 稀疏训练与重参数化 · 剪枝率与性能权衡
剪枝理论基础Channel/Fi
05
BN层与剪枝
Batch Normalizatio… · BN层的gamma系数与剪枝决策 · 基于BN层的重要性评估
BN剪枝
06
稀疏化训练
L1正则化原理 · 在YOLOv11中实现稀疏训练 · 稀疏率设置与训练策略
稀疏化训练L1
07
通道剪枝实现
基于BN层gamma的通道剪枝算法 · 剪枝mask生成 · 剪枝后模型结构重建
通道剪枝实现BN
08
剪枝代码实战（一）
编写剪枝脚本 · 加载预训练权重 · 遍历模型层提取BN参数
剪枝代码实战编写剪枝脚本
09
剪枝代码实战（二）
设定剪枝阈值 · 生成剪枝索引 · 剪枝卷积层与BN层
剪枝代码实战设定剪枝阈值
10
剪枝代码实战（三）
剪枝Shortcut连接处理 · 处理残差结构中的通道对齐
剪枝代码实战Shortcut
11
剪枝代码实战（四）
剪枝后模型保存 · 验证剪枝模型结构 · 对比剪枝前后参数与FLOPs
剪枝代码实战剪枝后模型保存
12
微调训练
剪枝后模型精度下降原因分析 · 学习率策略与微调epoch设置 · 蒸馏辅助微调
微调训练剪枝后模型精度下…
13
知识蒸馏基础
教师模型与学生模型 · 软标签与硬标签 · KL散度损失函数
知识蒸馏基础教师模型
14
知识蒸馏实战
在YOLOv11中实现蒸馏训练 · 配置蒸馏超参数 · 蒸馏训练结果分析
知识蒸馏实战YOLOv11
15
模型量化基础
FP32与FP16/INT8精度对比 · 量化原理（对称/非对称） · 量化感知训练（QAT）
模型量化基础FP32
16
INT8量化实战
使用TensorRT进行INT8量化 · 校准数据集准备 · 量化后模型精度验证
INT8量化实战
17
ONNX导出与优化
YOLOv11导出ONNX格式 · ONNX Simplifier优化 · 动态batch支持
ONNX导出
18
TensorRT部署
TensorRT引擎构建 · FP16/INT8推理加速 · 端到端部署流程
TensorRT部署
19
NMS优化
NMS原理与瓶颈 · Fast NMS与Cluster N… · 在剪枝模型中的NMS调优
NMS优化
20
剪枝策略对比
全局剪枝 vs 分层剪枝 · 均匀剪枝 vs 敏感度剪枝 · 不同剪枝率效果对比
剪枝策略对比vs
21
敏感度分析
逐层剪枝敏感度评估 · 绘制敏感度曲线 · 基于敏感度的自适应剪枝策略
敏感度分析逐层剪枝敏感度评…
22
模型瘦身综合案例（一）
目标检测任务（COCO数据集） · 设定剪枝目标（压缩50%） · 完整剪枝流程
模型瘦身综合案例COCO
23
模型瘦身综合案例（二）
执行稀疏训练 · 通道剪枝 · 微调与蒸馏
模型瘦身综合案例执行稀疏训练
24
模型瘦身综合案例（三）
结果对比（mAP · 参数量 · FLOPs
模型瘦身综合案例mAP
25
边缘端部署
Jetson Nano/RK3588… · TensorRT on Edge · 功耗与帧率优化
边缘端部署Jetson
26
剪枝工具链封装
编写自动化剪枝脚本 · 配置文件管理 · 日志与可视化
剪枝工具链封装编写自动化剪枝脚…
27
常见问题与调试
剪枝后模型不收敛 · 通道对齐错误 · 精度骤降的排查方法
常见问题调试
28
前沿进展
结构化剪枝最新解读 · 自动化剪枝（NAS-based） · 大模型剪枝趋势
前沿进展结构化剪枝最新论…
29
课程总结
知识体系回顾 · 最佳实践建议 · 模型瘦身全流程思维导图
课程总结知识体系回顾
30
结业项目
给定一个自定义数据集 · 完成从训练到剪枝再到部署的全流程 · 提交报告
结业项目给定一个自定义数…