风一样

摘要 RapidOCR ONNX模型量化技术通过将32位浮点（FP32）模型转换为8位整型（INT8），能显著提升OCR在移动端和边缘设备的性能。量化流程分为模型准备、方法选择和实施三个阶段：首先需将PaddleOCR模型转为ONNX格式，再根据模型结构选择静态量化（PTQ）或动态量化方法。静态量化需使用校准数据集收集激活值范围，通过ONNX Runtime等工具实现，同时可通过skip_layers参数跳过敏感层以平衡精度。量化后模型预计推理速度提升2-4倍，内存占用减少75%，精度损失控制在1-2%内，