yolov8的模型量化

根据提供的引用内容，YOLOv8官方最新版本8.0.186还不支持直接进行TensorRT的int8量化，因此需要手动进行量化。下面是一些关于YOLOv8模型量化的信息：

1. YOLOv8模型量化是将模型转换为INT8格式，以减少模型的大小和加速推理速度。

2. YOLOv8模型量化的步骤如下：
- 使用Python版的TensorRT对YOLOv8模型进行INT8量化。
- 得到INT8量化模型后，使用YOLOv8的官方代码调用该模型。

3. YOLOv8官方工具目前只支持转换FP32和FP16格式的TensorRT模型，因此需要手动进行量化。

4. 对于YOLOv5模型，可以使用yolov5s.onnx、yolov5s.pt、yolov5s.engine、yolov5s.trt、yolov5s_fp16.engine、yolov5s_fp16_int8_engine、yolov5s_int8.engine等各种量化版本。

5. 对于YOLOv8模型，可以使用Python版的TensorRT对模型进行INT8量化。

下面是一个使用Python版的TensorRT对YOLOv8模型进行INT8量化的例子：

import tensorrt as trt
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import numpy as np

# 加载YOLOv8模型
with open('yolov8.onnx', 'rb') as f:
    engine = trt.utils.onnx_to_trt_engine(f.read(), max_batch_size=1, max_workspace_size=1 << 30, fp16_mode=True)

# 创建INT8校准器
def calibrator():
    # 加载校准数据
    data = np.load('calibration_data.npy')
    # 创建校准器
    calibrator = trt.IInt8LegacyCalibrator()
    # 设置校准数据
    calibrator.set_data(data)
    return calibrator

# 创建INT8量化器
def quantizer():
    # 创建量化器
    quantizer = trt.IInt8LegacyCalibrator()
    # 设置校准器
    quantizer.set_calibration(calibrator())
    return quantizer

# 创建INT8量化模型
int8_engine = trt.utils.int8_calibrate(engine, int8_calibrator=quantizer())

# 保存INT8量化模型
with open('yolov8_int8.engine', 'wb') as f:
    f.write(int8_engine.serialize())