Super-Gradients项目中YOLO-NAS模型的PTQ与QAT量化技术详解-优快云博客

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Super-Gradients项目中YOLO-NAS模型的PTQ与QAT量化技术详解

super-gradients Deci-AI/super-gradients: 是一个用于深度学习模型优化的库。适合用于需要训练和优化深度学习模型的研究者和开发者。特点是可以提供高效的优化算法和工具，支持多种深度学习框架。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/su/super-gradients

概述

在计算机视觉领域，目标检测模型的部署往往面临计算资源受限的挑战。本文将深入讲解如何在Super-Gradients框架中对YOLO-NAS模型进行量化处理，包括后训练量化(PTQ)和量化感知训练(QAT)，以实现模型的高效部署而不损失精度。

量化技术基础

什么是模型量化？

模型量化是一种将浮点模型转换为低比特表示（如INT8）的技术，可以显著减少模型大小、提高推理速度并降低功耗。主要分为两类：

后训练量化(PTQ)：在模型训练完成后直接进行量化
量化感知训练(QAT)：在训练过程中模拟量化效果，使模型适应量化带来的精度损失

YOLO-NAS的量化优势

YOLO-NAS架构特别设计了量化友好的模块，这使得它在量化后能保持较高的精度，特别适合边缘设备部署。

环境准备

数据集设置

使用Roboflow Soccer Player Detection数据集，需注意：

必须下载COCO格式的数据集

目录结构应规范化为：

rf100
├── soccer-players
│   ├─ train
│   ├─ valid
│   └─ test

软件安装

安装Super-Gradients核心库
安装特定版本的PyTorch和量化工具包

完整训练流程

第一步：基础训练

量化感知训练需要基于已训练好的模型，因此首先需要完成完整训练：

# 示例训练命令
python -m train_from_recipe \
  --config-name=roboflow_yolo_nas_s \
  dataset_name=soccer-players \
  dataset_params.data_dir=/path/to/data \
  ckpt_root_dir=/path/to/checkpoints \
  experiment_name=yolo_nas_s_soccer

训练完成后，模型在验证集上达到0.967 mAP的优异表现。

模型验证与可视化

训练完成后，可以使用训练好的模型进行预测：

from super_gradients.training import models

model = models.get("YOLO_NAS_S",
                 checkpoint_path="/path/to/checkpoint.pth",
                 num_classes=3)
predictions = model.predict("input_video.mp4")
predictions.show()

量化实施

量化配置详解

Super-Gradients提供了专门的QAT配置文件roboflow_yolo_nas_s_qat.yaml，关键配置包括：

训练参数调整：
- 批次大小减半
- 训练周期减少为原来的10%
- 学习率降低为原来的1%
量化特定设置：
- 禁用EMA(指数移动平均)
- 关闭SyncBatchNorm
- 调整学习率调度

执行量化流程

量化过程分为两个阶段自动执行：

PTQ阶段：
- 直接对训练好的模型进行量化
- 初始精度从0.967 mAP降至0.9466
QAT阶段：
- 在模拟量化环境下微调模型
- 最终精度提升至0.968 mAP，超过原始模型

# 量化训练命令示例
python -m qat_from_recipe \
  --config-name=roboflow_yolo_nas_s_qat \
  checkpoint_params.checkpoint_path=/path/to/trained_model.pth \
  ckpt_root_dir=/path/to/quant_checkpoints