对yolov10s模子进行剪枝，以voc2012数据集做研究对象（练习数据 voc2012 train; 测试数据 voc2012 val），移除50%的通道，28.5 GFLOPs低落到14.6 GFLOPs，理论速率提拔1倍。剪枝后得到的模子的最高map50为71（相比于剪枝前的74，降落3个点），map5095最高为54（相比于剪枝前的58，降落4个点）。并基于trt-python进行fps的差异对比，发现原始模子的fp16 推理fps为380，剪枝后模子fps为405。同时，也基于onnx进行推理耗时测试，gpu下，原始模子推理耗时为16ms，剪枝模子耗时为13毫秒；cpu下，原始模子推理耗时为66ms，剪枝后模子推理耗时为49ms。
1、完整代码
1.1 依赖函数
在ultralytics项目根目次下创建user_models目次，并将以下代码生存为user_models下prune_model.py。
代码主要是实现C2f_v2类与C2fCIB_v2，用于在模子剪枝前替换掉yolov10中的C2f与C2fCIB模块
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