yolov5 ptq和qat量化
时间: 2023-07-28 20:05:05 浏览: 114
Yolov5是一种非常流行的目标检测算法,而PTQ(Post Training Quantization)和QAT(Quantization Aware Training)是两种常见的量化技术。
量化是一种减少模型存储和计算需求的技术,可以将浮点数模型转换为固定点数或者低比特数表示。PTQ是一种离线量化技术,它是在训练后对模型进行量化。PTQ首先对模型进行训练,并将模型从浮点数转换为整数或低比特数表示。然后,使用模型的校准数据集对模型进行校准,以确定量化后的模型的精度。最后,量化模型就可以用于推理。
与此相反,QAT是在训练过程中进行的一种在线量化技术。它通过在训练过程中添加量化感知的算法来减小训练和推理之间的精度差距。在QAT过程中,模型参数和激活值都是以浮点数形式存储和计算的,但是在计算梯度和更新参数时,会使用量化的规则进行近似。通过在训练过程中模拟量化的效果,QAT可以有效地减少量化后模型的精度损失,并使得量化后的模型能够更好地保持与原始浮点数模型相似的性能。
综上所述,Yolov5的PTQ和QAT量化技术都是用于减少模型存储和计算需求的技术。PTQ是一种离线量化技术,而QAT是一种在线量化技术。根据具体的应用需求和资源限制,可以选择使用适合的量化技术对Yolov5进行优化。
相关问题
yolov5的PTQ和QAT量化
基于引用的内容,yolov5的PTQ(Post Training Quantization)和QAT(Quantization Aware Training)是两种量化方法。PTQ是在模型训练完成后对模型进行量化的方法,量化后的模型可以减少模型的存储空间和计算资源消耗。而QAT则是在模型训练的过程中加入伪量化节点,来模拟模型量化带来的误差。
PTQ和QAT的优缺点对比如下:
- PTQ的优点是简单易用,可以在训练完成后直接对模型进行量化,不需要修改原有的训练过程。缺点是由于训练和量化是分开进行的,可能会丢失一些模型的精度。
- QAT的优点是可以在训练的过程中进行量化,保留了模型的精度。通过在模型中加入伪量化节点,可以更好地模拟真实量化带来的误差。缺点是相对于PTQ来说,QAT在训练过程中需要额外的计算资源。
在yolov5中,QAT的实现步骤如下:
1. 加载训练完成的Torch模型。
2. 手动替换模型中的算子为quant_nn的算子,并考虑敏感层的加入。
3. 制作校准所需的Dataloader,可以使用yolov5官方定义的Dataloader。
4. 对校准后的模型进行微调,即进行QAT操作。
5. 验证QAT-ONNX模型的精度。
通过以上步骤,可以实现yolov5的QAT量化方法。引用和引用提供了关于QAT的更多详细信息和实现代码讲解。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [模型量化(6):Yolov5 QAT量化训练](https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/129654443)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [模型量化的原理与实践 —基于YOLOv5实践目标检测的PTQ与QAT量化](https://blog.csdn.net/qq_33287871/article/details/130210643)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
使用openvino量化yolov5模型
首先,确保您已经安装了OpenVINO Toolkit和Yolov5模型。然后,按照以下步骤执行模型量化:
1. 从Yolov5的Github仓库中下载yolov5s.pt权重文件。
2. 下载OpenVINO的Model Optimizer,使用以下命令将模型转换为Intermediate Representation(IR)格式:
```
python3 mo.py --input_model yolov5s.pt --model_name yolov5s --input_shape [1,3,640,640] --data_type FP16 --reverse_input_channels
```
这里我们将模型转换为FP16数据类型,并且输入形状为[1,3,640,640]。
3. 量化模型。我们可以使用OpenVINO的Post-Training Optimization Toolkit(PTQ)来量化模型。首先,需要生成calibration dataset。可以使用COCO 2017 validation dataset中的一部分来生成。
```
python3 /opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/tools/post_training_optimization_toolkit/generate_data.py --validation_dataset /path/to/coco/val2017 --annotations /path/to/coco/annotations/instances_val2017.json --subfolder val2017_subset
```
这里我们使用COCO 2017 validation dataset,并且将其子集保存在val2017_subset文件夹中。
4. 接下来,我们使用PTQ来量化模型:
```
python3 /opt/intel/openvino_2021/deployment_tools/tools/post_training_optimization_toolkit/quantize.py --model /path/to/yolov5s.xml --data /path/to/calibration/dataset --output /path/to/quantized/model --input_shape [1,3,640,640] --input_name input.1 --output_names output.1 --static_threshold 0.01 --batch 1 --silent
```
这里我们使用静态阈值的量化方法,并且将量化后的模型保存在quantized文件夹中。
5. 最后,我们可以使用OpenVINO的Inference Engine来运行量化后的模型:
```
python3 /opt/intel/openvino_2021.1.110/deployment_tools/inference_engine/demos/python_demos/object_detection_demo_yolov3_async/object_detection_demo_yolov3_async.py -i /path/to/input/video --model /path/to/quantized/model.xml --device CPU
```
这里我们使用CPU设备来运行模型,输入视频路径为/path/to/input/video。