融合YOLOv5s与通道剪枝算法的奶牛轻量化个体识别方法 Light-weight recognition network for dairy cows based on the fusion of YOLOv5s and channel pruning algorithm 论文链接 知网链接 DOI链接 引用格式： 许兴时，王云飞，华志新&#x…

稀疏训练是通过在损失loss中增加BN的 γ \gamma γ 参数的L1正则，从而让绝大多数通道对应的 γ \gamma γ值趋近与0, 从而使得模型达到稀疏化的效果:

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随着BIM技术的不断发展，对BIM技术应用要求已不局限于模型及基于模型的应用，其在经历了方案展示、BIM建模及应用两个阶段后，逐步向基于BIM平台的信息化管理模式升级，“模型是基础，管理是核心”的理念成为BIM应用的主流方…

文章目录 1. 摘要2. Focal and Global 蒸馏的原理2.1 常规的feature based蒸馏算法2.2 Focal Distillation2.3 Global Distillation2.4 total loss3. 实验完整代码论文： htt