硬件支持:确保目标硬件支持INT8运算,以充分发挥量化模型的优势。 结论 YOLOv5 INT8量化感知训练是提升模型推理效率的有效手段,通过PyTorch提供的量化工具包可以方便地实现。在实际应用中,需要综合考虑模型精度、推理速度和硬件支持等因素,选择合适的量化策略和训练方法。希望本文能为读者在YOLOv5模型的量化应用
INT8量化与推理TensorRT演示 TensorRT的INT量化支持要稍微复杂那么一点点,最简单的就是训练后量化。只要完成Calibrator这个接口支持,我用的TensorRT版本是8.4.0.x的,它支持以下几种Calibrator: 不同的量化策略,得到的结果可能稍有差异,另外高版本上的INT8量化之后到低版本的TensorRT机器上可能无法运行,我就遇到过!所以...
INT8量化是一种通过将模型中的浮点数权重和激活值转换为8位整数来减少模型大小和提高推理速度的技术。TensorRT支持对TensorRT引擎进行INT8量化,以进一步提升性能。 步骤一:准备校准数据集 为了进行INT8量化,需要准备一个校准数据集,该数据集应包含具有代表性的输入图像,以便TensorRT能够学习最佳的量化参数。 步骤二:执行...
终于把代码给改对了,最后拿到的模型大小只有4MB。 但是int8的推理速度和FP16的差不多。 Int8目标检测的效果也要差上一些,从图中可以看到有些鸡没有被检测到,可见改用int8存储后的模型精度要差上一些。
后来准备写yolov5+ncnn+int8量化的教程,却在yolov5的量化上遇到了麻烦,一方面是量化后速度更慢了,另一方面是精度下降严重,出现满屏都是检测框的现象,后来经过很多尝试,最终都以失败告终。 再后来,还是决定换其他方式对yolov5进行量化,一是即使最小的yolov5s模型量化后能提速,依旧满足不了我对速度的需求,二是对于...
主要就是设置config中的flag为INT8,然后直接运行,得到plan对象,反向序列化为engine文件,保存即可。最终得到的INT8量化engine文件的大小在9MB左右。 数据太少,只有128张, INT8量化之后的YOLOv5s模型推理结果并不尽如人意。但是我也懒得再去下载COCO数据集, COCO训练集一半数据作为验证完成的量化效果是非常好。
主要就是设置config中的flag为INT8,然后直接运行,得到plan对象,反向序列化为engine文件,保存即可。最终得到的INT8量化engine文件的大小在9MB左右。 数据太少,只有128张, INT8量化之后的YOLOv5s模型推理结果并不尽如人意。但是我也懒得再去下载COCO数据集, COCO训练集一半数据作为验证完成的量化效果是非常好。
如题.. 使用OpenVINOTM 2022.1 Post-training Optimization Tool(POT)API对YOLOv5 OpenVINO FP32模型进行INT8量化,实现模型文件压缩,从而进一步提高模型推理性能。 1.概述 2.什么是POT工具 2.1. POT两种量化算法 2.2. POT两种调用方式 3.基于POT API对YOLOv5模型进行量化 ...
同时我们注意到,模型结构中对卷积或全连接层的输出直接进行了ReLu操作,输出浮点数的最小值为0,从而其对应的量化后的,因此,先量化再ReLU操作和先ReLU再量化是等效的,也就是说,上边从int32到uint8的截断过程实际上也恰好实现了ReLU激活函数。最终得到的uint8的q3就是我们要求的r3对应的量化值。