YOLOv5模型量化训练实战教程

YOLOv5模型量化训练实战教程

本教程面向已具备YOLOv5训练经验的开发者，系统讲解如何基于SparseML对YOLOv5模型进行量化训练，结合本项目实际文件和命令，突出实用性和可操作性。内容涵盖量化原理、recipe参数详解、训练流程源码解读、效果评估与常见问题排查。

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完整代码见文末

1. 量化原理简介

量化（Quantization）是深度学习模型压缩与加速的重要技术之一。其核心思想是将模型的部分或全部参数、激活从32位浮点（FP32）降低到8位整数（INT8）或更低精度，从而大幅减少模型体积、内存占用和推理延迟。

常见量化方式：

• 后训练量化（PTQ）：在模型训练完成后进行量化，简单但精度损失可能较大。
• 量化感知训练（QAT）：在训练过程中引入量化模拟，模型能适应量化误差，精度更高。

本项目采用SparseML集成的QAT方式，支持与剪枝联合优化。

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2. SparseML量化机制与recipe参数详解

SparseML通过“recipe”文件（YAML/MD格式）定义量化策略，自动调度量化过程。核心机制包括：

• 量化调度：可指定量化起始epoch、量化子模块、量化学习率等。
• 与剪枝联合