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Quantization 这个工具的主要功能是一个统一的量化工具。通常，此方法支持任意Bit(>=2)来表示权重和激活值。在量化过程中，会根据预先定义的硬件目标将FakeQuantize操作自动插入到模型图中，以生成硬件友好的优化模型。然后，不同的量化算法可以调整FakeQuantize参数或删除一些操作以满足精度标准。最后这个伪量化模型可以在运行时被解释并将其转换为真正的低精度模型，从而获...

前言 接着上文，我们知道了量化的操作过程是： 转换数据集获得Annotations文件。 （可选的）评估低精度模型性能。 校验模型。 评估结果模型。 可以看到在用Calibaration Tool进行Int8量化之前需要先解决如何将我们的原始数据集转为Annotations文件以及我们如何用精度检查工具(Accuracy Checker Tool)去评估我们的量化后模型的表现？ Accurac...

前言 在2020年以前，OpenVINO(这里以OpenVINO2019年最新的一个版本为例)的Int8量化工具实现在openvino_2019.3.379\deployment_tools\tools\calibration_tool，因为文档比较难读，所以做个翻译记录在这里，便于使用OpenVINO的量化工具上手。要做Int8量化首先需要将你需要部署的模型Caffe/Pytorch/Tenso...

前言 前几天加了两个Openvino群，准备请教一下关于Openvino对YOLOv3-tiny的int8量化怎么做的，没有得到想要的答案。但缺发现有那么多人Openvino并没有用好，都是在网络上找资料，我百度了一下中文似乎没有靠谱的目标检测算法的部署资料，实际上这个并不难，用官方提供的例子改一改就可以出来。所以我答应了几个同学写一个部署流程希望对想使用Openvino部署YOLOv3-tiny...

前言 主要步骤在这个博客有解释:https://blog.youkuaiyun.com/ourkix/article/details/84283775 。但是这个博客是讲如何配置windows下神经棒一代的python接口，对于我们这种要用c++部署的人来说显然是不友好的。所幸，我跑通了神经棒1代的c++接口，接下来就分享一下这个过程。 步骤 下载https://github.com/LukaszGajow...