本文针对ResNet18模型剪枝进行了优化改进，主要包含三个方面：1) 将剪枝目标层从底层conv1调整为中间层layer2.0.conv1，减少对基础特征的破坏；2) 采用基于激活值的前向传播方法评估通道重要性，优先剪除低激活通道；3) 改进微调策略，动态解冻关联层并使用更低学习率(0.0001)进行10轮微调。这些优化有效提升了剪枝后模型的稳定性和性能表现，特别是通过中间层剪枝和基于特征贡献的

本文介绍了将PyTorch模型转换为MNN格式并在C++中进行推理的完整流程。首先，确保已完成PyTorch到ONNX的转换，然后使用MNN工具将ONNX模型转换为MNN格式。接着，搭建C++推理工程，工程结构包括CMake配置文件、头文件和源文件。通过CMake配置项目，链接MNN和OpenCV库，并生成可执行文件。核心代码部分展示了如何使用MNN库加载模型、初始化会话并进行推理。通过抽取公共预

摘要： 本文系统分析了YOLOv5目标检测框架中浅层与深层特征的协同机制。通过New CSP-Darknet53主干网络提取多级特征（C3-C5），结合PAN结构的双向特征融合策略，实现细节与语义信息的互补。浅层特征（32×32）保留空间细节利于小目标检测，深层特征（8×8）具有强语义表达，而双向路径（自顶向下/自底向上）通过特征拼接与采样完成多尺度信息交互。实验表明，这种分层设计有效平衡了定位精

指标数值训练时间（2×RTX4090）3.2小时显存占用（每卡）18GB推荐准确率92.3%平均响应时间1.4秒数据质量优先：500+条高质量样本即可获得不错效果渐进式调参：先小规模测试(100步)验证收敛性领域特征强化：特殊token和模板设计至关重要硬件高效利用：4bit+LoRA实现单卡微调通过本方案，我们成功将7B大模型转化为专业的民宿推荐助手，验证了DeepSeek-R1在垂直领域的强大

本文探讨了在活体检测模型中引入傅里叶变换作为辅助特征的效果。实验基于CelebA_Spoof数据集，使用SqueezeNet框架进行训练，并采用蒸馏法进行模型优化。初始模型的评估指标（如准确率、召回率等）表现不佳，因此尝试通过傅里叶变换增强模型对伪造攻击的识别能力。傅里叶变换能够捕捉到翻拍照片中因相机或屏幕闪烁而产生的频域特征，从而提升模型的区分能力。实验对比了基线模型和改进模型（加入傅里叶变换）

本文介绍了将PyTorch模型转换为MNN格式并在C++中进行推理的完整流程。首先，确保已完成PyTorch到ONNX的转换，然后使用MNN工具将ONNX模型转换为MNN格式。接着，搭建C++推理工程，工程结构包括CMake配置文件、头文件和源文件。通过CMake配置项目，链接MNN和OpenCV库，并生成可执行文件。核心代码部分展示了如何使用MNN库加载模型、初始化会话并进行推理。通过抽取公共预

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本文探讨了深度学习模型剪枝的必要性与实现方法，针对移动端设备资源受限问题，提出基于PyTorch的结构化通道剪枝方案。以ResNet18在CIFAR-10任务为例，详细阐述了6步流程：环境初始化、原始模型训练、卷积层剪枝（通过L2范数评估通道重要性）、剪枝后结构调整（BN层和残差连接适配）、模型微调及效果评估。重点展示了如何计算通道重要性、生成剪枝掩码、替换卷积层，并解决剪枝引发的后续层通道匹配问

MobileNet 是一种专为移动和嵌入式设备设计的轻量级卷积神经网络架构，其核心优势在于通过创新的结构设计大幅减少参数量和计算量，同时保持较好的模型性能。接下来我们来探讨一下它的原理和优势。