①实战项目 支持剪枝、量化和知识蒸馏的YOLOV3

【特性】
1、提供多个主流目标检测数据集的预处理后文件及训练方法。
2、提供包括剪枝，量化，知识蒸馏的主流模型压缩算法实现。
3、提供多backbone训练目前包括Darknet-YOLOv3，Tiny-YOLOv3，Mobilenetv3-YOLOv3。
【目前支持功能】

• 正常训练
• tiny训练
• mobilenetv3训练
• Dior数据集训练
• bdd100k数据集训练
• visdrone数据集训练
• 稀疏化训练
• 正常剪枝
• 规整剪枝
• 极限剪枝(shortcut)
• Tiny剪枝
• BNN量化
• BWN量化
• stage-wise 逐层量化
• 知识蒸馏
  https://github.com/SpursLipu/YOLOv3-ModelCompression-MultidatasetTraining-Multibackbone/blob/master/README.md