Нужно написать код для прунинга yolov9 используя torch_pruning

Задание закрыто
Стоимость:15 000 рублей
Срок выполнения:3 дня
Варианты оплаты:Планируется использовать Безопасную сделку
Дата публикации:2024-11-11 07:29
Был(а) на сайте:2024-11-12 15:41

Нужно написать код для прунинга yolov9 используя torch_pruning

 
Задача

Нужно написать код для прунинга yolov9 от ultralyticsиспользуя torch_pruning. Нужно ускорить модель в 2 раза с помощью прунинга, с потерями не более 10%. Так же важно чтоб код работал с моделями E, C, M. Версия ultralytics==8.3.18, у torch_pruning можно выбрать любую версию

Оставлять заявки могут только авторизованные пользователи.

Общие комментарии:

чатгпт не поможет, рассчитывайте только на свои силы

2024-11-11 07:46

Никита Бетин
Никита Бетин swat221
    Смогу выполнить работу сегодня до 20:00 .
    Stanislav Ricci
    Stanislav Ricci ricci

    Превращаю идеи в цифровое волшебство!

    Специализация: IT-технологии и Разработка
    import torch
    from ultralytics import YOLO
    import torch_pruning as tp

    def prune_yolov8_model(model_name='yolov8n.pt', data='coco128.yaml', pruning_rate=0.5, epochs=10):
    # Загружаем модель
    model = YOLO(model_name)
    net = model.model

    # Создаем пример входных данных
    example_inputs = torch.randn(1, 3, 640, 640)

    # Строим граф зависимостей
    DG = tp.DependencyGraph().build_dependency(net, example_inputs)

    # Определяем стратегию прунинга
    strategy = tp.strategy.L1Strategy() # Можно использовать другие стратегии

    # Собираем все слои Conv2d для прунинга
    prunable_modules = []
    for m in net.modules():
    if isinstance(m, torch.nn.Conv2d):
    prunable_modules.append(m)

    # Выполняем прунинг
    for m in prunable_modules:
    # Пропускаем глубинные свертки
    if m.groups == m.in_channels and m.in_channels == m.out_channels:
    continue

    # Получаем индексы каналов для прунинга
    pruning_index = strategy(m.weight, amount=pruning_rate)
    # Строим план прунинга
    plan = DG.get_pruning_plan(m, tp.prune_conv, pruning_index)
    # Выполняем план
    plan.exec()

    # Тонкая настройка (fine-tuning) прунинговой модели
    model.train(data=data, epochs=epochs)

    # Оцениваем производительность модели
    metrics = model.val()

    return model, metrics

    if __name__ == '__main__':
    # Применяем прунинг и оцениваем модель
    pruned_model, metrics = prune_yolov8_model(
    model_name='yolov8m.pt', # Можно заменить на 'yolov8e.pt', 'yolov8c.pt', 'yolov8m.pt'
    data='coco128.yaml',
    pruning_rate=0.5, # Прунинг 50% параметров для ускорения в 2 раза
    epochs=10 # Количество эпох для тонкой настройки
    )
    print(metrics)

    Оставлять заявки могут только авторизованные пользователи.

    Другие открытые задания:

    Расшифровка записей лекций (искусствоведение): живопись, архитектура900 р.

    Бюджет: 900 р. Приглашаем на проект. Рассмотрение заявок: geo-d··· Расшифровка записей, стенограммы лекций, семинаров, курсов по искусству. Тематика: архитектура, живопись, скул…

    Написать отзыв на Яндекс картах100 р.

    Бюджет: 100 р. Нужно написать отзыв на Яндекс картах. Тг ···

    Разработать проект дренажа участка10 000 р.

    Бюджет: 10 000 р. Разработать проект дренажа на участке. Схема и перечень материалов. Понятная инструкция для реализации. Участок 10 соток, дом уже стоит. Нужно вывести полностью…

    поиск заданий