YOLOv7模型量化实战完整教程
文章目录
- YOLOv7模型量化实战完整教程
- 第一章：量化技术基础理论
- 1.1 量化技术概述
- 1.2 量化的必要性分析
- 1.3 量化精度与模型分布关系
- 1.4 饱和量化 vs 不饱和量化
- 1.4.1 不饱和量化
- 1.4.2 饱和量化
- 第二章：PyTorch量化环境搭建
- 2.1 依赖包安装
- 2.2 环境验证
- 2.3 常见问题解决
- 第三章：YOLOv7模型准备
- 3.1 模型训练
- 3.1.1 数据集准备
- 3.1.2 训练命令
- 3.1.3 训练注意事项
- 3.2 模型验证
- 第四章：PTQ量化实战
- 4.1 PTQ量化流程
- 4.2 模型量化初始化
- 4.3 校准过程实现
- 4.4 校准数据准备
- 第五章：敏感层分析与优化
- 5.1 敏感层识别
- 5.2 敏感层优化策略
- 5.3 分层量化策略
- 第六章：量化模型验证与分析
- 6.1 精度验证方法
- 6.2 量化前后对比分析
- 6.3 量化误差分析
- 第七章：模型导出与部署
- 7.1 ONNX模型导出
- 7.2 TensorRT引擎构建
- 7.3 性能基准测试
- 第八章：实战案例分析
- 8.1 完整量化流程
- 8.2 量化参数调优
- 第九章：高级优化技巧
- 9.1 混合精度量化
- 9.2 知识蒸馏辅助量化
- 9.3 量化感知训练（QAT）
- 第十章：故障排除与优化
- 10.1 常见问题与解决方案
- 问题1：精度下降过多
- 问题2：校准速度慢
- 10.2 性能优化建议
- 总结
- 代码链接与详细流程
第一章：量化技术基础理论
1.1 量化技术概述
量化（Quantization）是一种深度学习模型压缩技术，通过降低模型权重和激活值的数值精度来减少模型大小、加速推理过程并降低内存占用。在模型部署到边缘设备或移动端时，量化技术尤为重要。
量化的核心思想：
- 训练阶段：使用高精度（FP32）进行计算，保证梯度传播的准确性
- 推理阶段：转换为低精度（INT8），利用硬件加速提升效率
1.2 量化的必要性分析
存储空间优化
- FP32模型：4字节/参数
- INT8模型：1字节/参数
- 压缩比例：约75%的存储空间节省
计算速度提升
- INT8操作在支持SIMD的CPU上比FP32快2-4倍
- GPU上Tensor Core对INT8计算有专门优化
内存带宽降低
