YOLOv8 PTQ量化实战

说明

这里不介绍量化的基础知识，可自行补充。

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量化结果

• 量化精度

  Calibration evaluation: mAP@IoU=0.50:0.77817, mAP@IoU=0.50:0.95:0.60306
  Orgin evaluation: mAP@IoU=0.50:0.58237, mAP@IoU=0.50:0.95:0.44876
  

  • 注：量化时，可自行对敏感层做处理。

• 推理性能

  • 对于量化之后的推理性能，可自行进行测试即可。

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代码地址

YOLOv8 PTQ量化

使用：

1. 安装pytorch-quantization

pip install pytorch-quantization

2. 下载代码并切换到master分支

git clone https://github.com/LemonWang0110/YOLOv8_PTQ.git
git checkout master

4. 配置quant_ptq.py中模型等参数，执行即可

python quant_ptq.py

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资料参考

yolov7qat量化