Neural network compression framework (NNCF) 为 OpenVINO™ 中的神经网络推理优化提供了一套先进的算法，精度下降最小。我们将在后训练（Post-training）模式中使用8位量化（无需微调）来优化YOLOv8。优化过程包括以下三个步骤：1.建立量化数据集 Dataset;2.运行 nncf.quantize 来得到优化模型 3.使用串行化函数 op...
基于NNCF实现YOLOv8预训练模型的训练后量化压缩(PTQ),实现INT8量化YOLOv8模型生成。首先需要使用YOLOv8命令行工具导出OpenVINO格式模型,命令行如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 yoloexportmodel=yolov8n.pt format=openvino 然后基于YOLOv8框架的函数构建一个YOLOv8模型对应的COCO数据集...
torchvision.utils.make_grid(tensor, nrow=8, padding=2, normalize=False, ra nge=None, scale_each=False, pad_value=0) 制作网格用于显示 我们把每个卷积层后的feature map来进行可视化,一共有4个卷积层,所以我们将要绘制4个阶段的feature map,由于我们的模型已经训练好了,所以可视化出来的feature map可以很好...
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玩转YOLOv8全系模型的量化 就靠它了 课程介绍 系统化掌握YOLOv8对象检测、实例分割、对象跟踪、姿态评估、旋转对象检测 从数据集制作到模型训练到导出部署、量化加速全流程。深度讲解每个模型结构与相关工程源码,掌握YOLOv8的核心架构与模型结构关键单元与代码实现,掌握YOLOv8模型结构修改、源码修改、迁移学习与重训练...
一、 EffQAFPN 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv8 代码实践改进 论文提出了一种硬件高效的卷积神经网络架构,它具有类似RepVGG的架构。 触发器或参数是评估网络效率的传统指标,对硬件(包括计算能力和内存带宽)不敏感。 因此,如何设计一个神经网络来有效地利用硬件的计算能力和内存带宽是一个关键问题。 本文提出了一...
基于NNCF实现YOLOv8预训练模型的训练后量化压缩(PTQ),实现INT8量化YOLOv8模型生成。首先需要使用YOLOv8命令行工具导出OpenVINO格式模型,命令行如下: yolo export model=yolov8n.pt format=openvino 然后基于YOLOv8框架的函数构建一个YOLOv8模型对应的COCO数据集的Validator,相关的代码如下: ...
简介:【YOLOv8量化】普通CPU上加速推理可达100+FPS NNCF介绍 OpenVINO2023版本衍生出了一个新支持工具包NNCF(Neural Network Compression Framework – 神经网络压缩框架),通过对OpenVINO IR格式模型的压缩与量化更好的提升模型在OpenVINO框架上部署的推理性能,github。
一、 QARepVGG 论文理论部分 + 原创最新改进 YOLOv8 代码实践改进 Make RepVGG Greater Again: A Quantization-aware Approach 请添加图片描述 效果: 方法大大弥合了 RepVGG 的 INT8 和 FP32 精度之间的差距。没有花里胡哨的东西,通过标准的训练后量化,ImageNet 上的 top-1 精度下降减少了 2% 以内。
在人工智能的浪潮中,计算机视觉领域正迎来一次前所未有的突破。作为目标检测类算法的佼佼者,YOLOv8以其出色的性能和灵活的使用场景脱颖而出,成为学术界和工业界的共同关注。在这个新时代,想要在YOLOv8的世界中游刃有余,尤其是全系模型的量化与优化,将是每一位深度学习开发者必备的技能。