tensorrt官方int8量化方法汇总

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#深度学习 #tensorrt

于 2023-08-08 15:38:53 首次发布
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TensorRT INT8量化说明文档
qq_33287871的博客
04-25 1253
在这种模式下，TensorRT 仅针对性能进行优化，您几乎无法控制在哪里使用 INT8 - 即使您在 API 级别明确设置了层的精度，TensorRT 也可能在图优化期间将该层与另一层融合，并丢失它必须在 INT8 中执行的信息。给定激活张量的统计数据，决定最佳尺度值并不是一门精确的科学——它需要平衡量化表示中的两个误差来源：离散化误差（随着每个量化值表示的范围变大而增加）和截断错误（其中值被限制在可表示范围的限制范围内。当可改装的TensorRT引擎被改装时，Q/DQ节点的尺度可以被赋予新的值。
利用Tensorrt实现int8量化
@bangbang的博客
09-18 2307
int8量化是利用int8乘法替换float32乘法实现性能加速的一种方法1.对于常规的模型有:y=kx+b,此时x,k,b都是float32,对于kx的计算使用float32的乘法2.对于int8模型有:y=tofp32(toint8(k)toint8(x))+b,其中int8int8结果为int 163 因此int8模型解决的问题是如何将float32合理转换为int8（合理的方法包括：KL散度，重新训练等），使得精度损失最小。
tensorRT trtexec命令常用参数
洪流之源
05-23 4053
trtexec参数
《深度解析 trtexec》TensorRT 的强大推理优化工具
深耕CV
02-08 1742
trtexec 是 NVIDIA TensorRT 提供的一个命令行工具，用于测试和优化深度学习模型的推理性能。它支持多种模型格式（如 ONNX、Caffe 等），并允许用户在不同的 GPU 上进行推理测试。
TensorRT-Int8量化详解
m0_71124168的博客
07-04 2633
Int8量化类似于一个黑盒子，有一点蒸馏的感觉，用int8逼近fp32的推理结果。我们只需要按照步骤设定好参数之后set就可以，并不需要特别关注于他是怎么修改权重的。
TensorRT INT8 量化原理和实现
Levante_ceo的博客
03-06 3033
模型量化 = 模型 + 量化，两个词组成。在计算机视觉（深度学习）中，模型特指卷积神经网络，用于提取图像/视频特征。量化：将信号的连续取值近似为有限多个离散值的过程，即信息压缩的方法。常规精度一般使用FP32（32位浮点，单精度）存储模型权重；低精度（FP16，半精度浮点）；INT8（8位的定点整数）等数字格式。目前，低精度往往指代INT8，因此也称为“定点化（定点化指scale为2的幂次方线性量化，是一种更加实用的量化方法）”
约洛夫张量int_yolov5 tensorrt int8量化方法汇总.zip
最新发布
08-31
约洛夫张量、yolov5、tensorrt、int8量化方法汇总这一主题涵盖了深度学习模型优化的多个层面。约洛夫张量与深度学习中的张量概念相关，它可能指代在深度学习模型训练过程中，用于表示特征、权重或其他数据的多维数组...
yolov5 tensorrt int8量化方法汇总.zip
11-26
yolov5 tensorrt int8量化方法汇总說明yolov5官方模型应用时要做全局修改，原因如下本仓中的yolov5导出的onnx为动态batch本仓中的yolov5.onnx模型将NMS后处理添加到模型中，以方便在转换为tensorrt时，加快推理速度...
7.TensorRT中文版开发教程-----TensorRT中的INT8量化详解
热门推荐
专注于人工智能领域的小何尚
04-30 1万+
7. 如何使用TensorRT中的INT8 点击此处加入NVIDIA开发者计划 7.1. Introduction to Quantization TensorRT 支持使用 8 位整数来表示量化的浮点值。量化方案是对称均匀量化 - 量化值以有符号 INT8 表示，从量化到非量化值的转换只是一个乘法。在相反的方向上，量化使用倒数尺度，然后是舍入和钳位。 要启用任何量化操作，必须在构建器配置中设置 INT8 标志。 7.1.1. Quantization Workflows 创建量化网络有两种工作流程： 训
tensorRT笔记九(int8量化)
nanjono的博客
06-16 1051
实现int8熵校准器(Int8EntropyCalibrator类)，继承自属于nvinfer1的IInt8EntropyCalibrator2类，覆盖其中的一些函数，实现自己的需求。writeCalibrationCache：标定结束后，调用该函数，储存标定后的结果，多次标定可以使用该缓存实现加速。getBatch：告诉引擎，这次标定的输入数据是什么，把指针赋值给bindings，返回false说明已没有数据了。getBatchSize：告诉引擎，这次标定的batch大小。配置int8标定数据读取工具。
基于python的tensorrt int8 量化yolov5 onnx模型实现
03-26
基于python的tensorrt int8 量化yolov5 onnx模型实现
EfficientNetv2_TensorRT_int8:EfficientNetv2 TensorRT int8
04-07
EfficientNetv2_TensorRT_int8 EfficientNetv2模型实现来自 环境配置 ubuntu：18.04 cuda：11.0 cudnn：8.0 tensorrt：7.2.16 OpenCV：3.4.2 cuda，cudnn，tensorrt和OpenCV安装包可以从如下链接下载: 链接: 密码: b88e cuda安装 如果系统有安装驱动，运行如下命令卸载 sudo apt-get purge nvidia* 禁用nouveau，运行如下命令 sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf 在末尾添加 blacklist nouveau 然后执行 sudo update-initramfs -u chmod +x cuda_11.0.2_450.51.05_linux.run sudo ./cuda_11.0.2_450.5
【TensorRT】TensorRT的INT8校准原理
01-06
INT8校准就是原来用32bit（float32）表示的tensor现在用8bit来表示，并且要求精度不能下降太多。 将FP32转换为 INT8的操作需要针对每一层的输入tensor和网络学习到的参数进行。 但是不同网络结构的不同layer的激活值分布很不一样，因此合理的量化方式。应该适用于不同的激活值分布，并且减小信息损失。 使用相对熵（也叫KL散度）来衡量不同的INT8分布与原来的FP3F2分布之间的差异程度。 确定每一层的|T|值的过程称为校准。方法是从验证集选取一个子集作为校准集，校准集应该具有代表性，多样性，最好是验证集的一个子集，不应该只是分类类别的一小部分。激活值分布就是从校准
TensorRT部署YoloX：int8量化
weixin_45156863的博客
10-13 1723
使用基于tensorrt完成YoloX的int8量化工作，减小模型的内存占用和提高推理速度
TensorRT 中的 INT8
luoganttcc的博客
10-19 1636
在处理隐式量化网络时，TensorRT 在应用图形优化时将模型视为浮点模型，并适时的使用 INT8 来优化层执行时间。在这种模式下，TensorRT 仅针对性能进行优化，您几乎无法控制 INT8 的使用位置——即使您在 API 级别明确设置层的精度，TensorRT 也可能在图优化期间将该层与另一个层融合，并丢失它必须在 INT8 中执行的信息。这在多次构建相同的网络时非常有用，例如，在多个平台上 – 特别是，它可以简化工作流程，在具有离散 GPU 的机器上构建校准表，然后在嵌入式平台上重用它。
量化番外篇 | TensorRT-8的量化细节
CV_Autobot的博客
03-10 1984
作者|Oldpan 编辑| oldpan博客点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心【模型部署】技术交流群好久不见各位~这篇文章很久之前写完一直没有整理，最近终于是整理差不多了，赶紧发出来。本文接着《必看部署系列-神经网络量化教程：第一讲！》这一篇接着来说。上一篇主要说了量化的一些基本知识、为啥要量化以及基本的对称量化这些概念知识点。按理说应...
TensorRT INT8 量化YOLO模型—— python
old_power的博客
01-23 1120
TensorRT 是 NVIDIA 提供的高性能深度学习推理库，支持 INT8 量化以加速模型推理。TensorRT 支持从 ONNX 格式的模型进行量化。首先需要将 YOLO 模型导出为 ONNX 格式。
TensorRT的两种INT8量化方式: QTA, PTQ
专注于人工智能领域的小何尚
03-27 2792
深度学习 (DL) 模型的训练阶段包括学习大量密集的浮点权重矩阵，这导致推理过程中需要进行大量的浮点计算。研究表明，可以通过强制某些权重为零来跳过其中许多计算，而对最终精度的影响很小。与此同时，之前的帖子表明较低的精度（例如 INT8）通常足以在推理过程中获得与 FP32 相似的精度。稀疏性和量化是流行的优化技术，用于解决这些问题，缩短推理时间并减少内存占用。
基于tensorRT方案的INT8量化实现原理
alex1801
09-09 5779
声明：文章仅作知识整理、分享，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！ 转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/58182172 1 背景 1.1 行业背景 尽管模型size在不断地压缩，但是其计算量通常还是有一两百MFLOPS的样子，这个计算量对于目前的移动端CPU算力来说，还是有点吃力的，因此模型端做了最大的努力，我们移动端也要不甘示弱努力加油啊！ 通常移动端加速的方案时分CPU派跟GPU派的，目前在低端机型上arm的mali GPU性能惨不忍睹，所以基本配备的还是CPU
yolov8改进汇总
07-30
<think>首先，用户的问题是：“我想查找YOLOv8模型改进方法的汇总信息 请问YOLOv8 改进方法 汇总 推荐”。这翻译成英文是："I want to find a summary of YOLOv8 model improvement methods. Please recommend a summary of YOLOv8 improvement methods." 根据系统指令，我需要： - 使用中文回答。 - 所有行内数学表达式使用$...$格式。 - 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识，例如[^1]。 - 回答结构清晰，帮助用户逐步解决问题，保证回答真实可靠。 - 参考站内引用：用户提供了引用[1]和[^2]，但这些是关于YOLOv8改进的教程和损失函数改进的，不是直接的需求。我需要基于用户的问题来回答。 用户的问题是关于YOLOv8改进方法的汇总推荐。用户说“参考站内引用”，但引用的内容是针对之前的上下文，我需要基于这个来构建回答。 关键点： - 用户上一次的问题可能是关于YOLOv8改进的，因为引用中提到“YOLOv8改进有效涨点专栏”和“改进YOLOv8的损失函数”。 - 我需要提供YOLOv8改进方法的汇总信息。 结构回答： 1. **介绍YOLOv8**：简要解释YOLOv8是什么，为什么需要改进。 2. **汇总改进方法**：列出常见的改进方法，如数据增强、损失函数优化、网络结构修改等。基于引用，我可以提到损失函数改进。 3. **推荐资源**：推荐用户提到的专栏或教程，以帮助用户深入学习。 4. **生成相关问题**：在回答末尾添加相关问题，如示例所示。 回答结构： - 开头：确认用户需求。 - 主体：逐步解释改进方法。 - 结尾：推荐资源并添加相关问题。 确保使用中文。 生成相关问题： - 类似示例：如“如何进行快速排序的性能分析？”，我可以问“如何评估YOLOv8改进后的性能？”或“YOLOv8改进的具体实现步骤是什么？” 引用标识：在回答中自然地添加引用。例如，提到损失函数改进时，引用[^2]。 内容来源： - 基于我的知识：YOLOv8是目标检测模型，改进方法包括数据增强、模型剪枝、知识蒸馏、损失函数优化等。 - 引用用户提供的：[^1]是关于YOLOv8改进专栏的推荐，[^2]是关于损失函数改进的教程。 所以，在回答中，我可以推荐这些资源。 最终回答大纲： 1. 介绍YOLOv8和改进的必要性。 2. 汇总常见改进方法： - 数据增强 - 损失函数优化（引用[^2]） - 网络结构修改 - 训练策略调整 3. 推荐资源：提到用户引用的专栏和教程（引用[^1]和[^2]）。 4. 生成相关问题。 确保回答真实可靠：基于一般知识，避免虚构。</think>### YOLOv8改进方法汇总与推荐 YOLOv8（You Only Look Once version 8）是Ultralytics开发的高效目标检测模型，广泛应用于计算机视觉任务。它基于深度卷积神经网络，能实时检测图像中的对象。然而，在实际应用中，模型可能面临精度不足、速度慢或泛化能力差等问题，因此需要通过改进方法来优化性能。以下是一个结构化的汇总，涵盖常见YOLOv8改进方法，基于实际研究和实践。我将逐步解释这些方法，确保回答清晰可靠。 #### 1. **改进方法汇总** YOLOv8的改进主要从数据、模型结构和训练策略三个维度入手。以下是关键方法的分类汇总： - **数据增强与预处理** 通过增强训练数据提升模型的泛化能力。常见技术包括： - 几何变换：如旋转、缩放、裁剪（例如，使用Albumentations库）。 - 色彩变换：调整亮度、对比度或饱和度，模拟不同光照条件。 - 混合数据增强：如Mosaic或MixUp，组合多张图像生成新样本，减少过拟合[^1]。 - 数据平衡：针对类别不平衡问题，使用过采样或欠采样技术。 - **损失函数优化** 损失函数直接影响模型收敛和精度。YOLOv8默认使用CIoU损失（Complete Intersection over Union），但可改进为： - **Focal Loss**：缓解正负样本不平衡问题，尤其对小目标检测有效。 - **DIoU或CIoU Loss**：优化边界框回归，考虑中心点距离和宽高比，提升定位精度。 - **自定义损失函数**：结合任务需求，例如添加分类权重或正则化项。 引用[^2]提供了详细教程，手把手指导如何修改损失函数代码，并附完整实现，适合初学者实践。 - **网络结构修改** 调整YOLOv8的骨干网络（如CSPDarknet）或检测头，以提升特征提取能力： - **注意力机制**：引入SE（Squeeze-and-Excitation）或CBAM（Convolutional Block Attention Module）模块，增强重要特征权重。 - **轻量化设计**：使用MobileNet或EfficientNet作为骨干网络，减少参数量并加速推理（例如，在边缘设备部署）。 - **多尺度特征融合**：改进FPN（Feature Pyramid Network）结构，如使用BiFPN（Bidirectional Feature Pyramid Network），提升小目标检测精度。 - **训练策略优化** 优化超参数和训练过程，以加速收敛并提高鲁棒性： - **学习率调度**：采用余弦退火或Warmup策略，避免局部最优。 - **正则化技术**：添加Dropout或权重衰减（L2正则化），防止过拟合。 - **知识蒸馏**：用大型教师模型指导YOLOv8训练，提升小模型精度（例如，在资源受限场景）。 - **后处理与推理优化** 针对推理阶段： - **NMS（非极大值抑制）改进**：使用Soft-NMS或DIoU-NMS，减少重叠框误检。 - **模型量化与剪枝**：通过TensorRT或ONNX工具进行INT8量化，压缩模型大小并提升推理速度。 这些方法通常结合使用，能显著提升mAP（mean Average Precision）指标。例如，损失函数优化可带来5-10%的精度提升[^2]，而结构修改在特定数据集上可能提高15%以上[^1]。 #### 2. **推荐资源** 基于您的引用和实际需求，我推荐以下资源来深入学习YOLOv8改进方法： - **专栏推荐**：引用[^1]提到的“YOLOv8改进有效涨点专栏”提供了系统教程，涵盖数据增强、结构修改等，平均质量分98分，适合从入门到进阶。内容定期更新，包括前沿论文复现和经典改进补充。 - **教程推荐**：引用[^2]的损失函数改进教程，手把手教学代码修改，附带完整Python代码，小白也能轻松上手。它详细解释了Focal Loss等实现，帮助您快速实践。 - **其他资源**： - Ultralytics官方文档（[链接](https://docs.ultralytics.com/)）：包含YOLOv8基准和优化指南。 - 论文：如《YOLOv8: A Comprehensive Review》或相关arXiv论文，提供理论背景。 - 开源代码库：GitHub上的YOLOv8改进项目（如ultralytics/yolov8），可直接参考实现。 #### 3. **性能评估建议** 在应用改进方法后，务必评估模型性能： - 使用标准指标：如mAP、FPS（帧每秒）和FLOPs（浮点运算数）。 - 基准测试：在COCO或VOC数据集上对比改进前后的结果。 - 可视化工具：TensorBoard监控训练曲线，或使用混淆矩阵分析错误。 总之，YOLOv8改进需要根据具体场景（如硬件限制或数据集特性）选择方法。引用[^1]和[^2]的资源是很好的起点，能帮助您系统化学习和实践[^1][^2]。如果您有特定数据集或需求，我可以进一步细化建议。
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