【YOLOv11模型改进系列】31 YOLOv11 模型剪枝实战:用“结构化稀疏”砍掉40%参数而不掉精度
31 YOLOv11 模型剪枝实战:用“结构化稀疏”砍掉40%参数而不掉精度开篇故事:那个被老板骂“模型太大”的深夜去年冬天,我接到一个工业质检项目。客户要求在 Jetson Orin NX 上同时跑4路YOLOv11,每路要求30FPS。我兴冲冲地把训练好的模型(82MB)部署上去,结果——单路才跑18FPS,4路直接卡成PPT。老板拍桌子:“你知不知道这个芯片卖多少钱?你一个模型占掉一半显存!”那晚我盯着模型结构图,突然意识到:YOLOv11的C2f模块里,那些冗余的卷积核就像公司里“只开会不干活”的部门。为什么不能像裁员一样,把贡献度低的通道直接砍掉?这就是我今天要教你的——结构化剪枝。不是那种“把权重置零”的假剪枝,而是真正从物理上移除通道和卷积核,让模型体积和计算量双降40%以上。痛点拆解:90%的人剪枝后精度掉成狗先看一个典型错误操作。很多人以为剪枝就是设个阈值,把权重小于0.01的置零:# 反例:重量级剪枝(千万别这么干!)importtorchimporttorch.nn

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