yolov8+模型量化代码
时间: 2023-11-17 09:01:41 浏览: 52
YOLOv8是一种目标检测算法模型,而模型量化是一种优化模型的方法,可以在不牺牲模型精度的情况下减小模型的大小和计算量。下面是yolov8+模型量化代码的介绍:
1. 首先,需要下载YOLOv8模型OpenVINO推理示例代码,并解压缩。
2. 进入代码目录,找到yolov8.cpp文件,这是主要的代码文件。
3. 在代码中,可以看到有一些参数可以设置,例如模型文件路径、输入图像大小、置信度阈值等等。
4. 在代码中,还可以看到一些注释,这些注释可以帮助理解代码的功能和实现方法。
5. 在代码中,还可以看到一些函数的调用,例如loadNetwork()、infer()等等,这些函数是OpenVINO库提供的,用于加载模型和进行推理。
6. 如果需要进行模型量化,可以使用OpenVINO库提供的int8量化工具,具体方法可以参考OpenVINO官方文档。
7. 最后,编译并运行代码即可。
相关问题
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:
```python
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())
```
yolov8训练好的pt模型量化
根据提供的引用内容,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 int8 量化。下面是进行 int8 量化的步骤:
1. 安装 TensorRT 和 Polygraphy 工具。
2. 使用 Polygraphy 工具进行标定,以便于得到 int8 量化模型。标定时需要使用实际的训练集图片,并且并不是使用的图片越多越好。可以尝试使用不同的图片数量进行标定,以获得具有最佳指标的模型。如使用 32, 64 或 200 张图片。对于 YOLOv8x 模型来说,min-max 的标定方法要远好于 entropy 的标定方法。
3. 使用 TensorRT 进行 int8 量化。在量化时需要注意以下 4 个要点:
- 需要使用 TensorRT 的 Polygraphy 工具,以便于标定 calibration。
- 必须使用实际的训练集图片进行标定,才能得到较好的 int8 量化模型。
- 进行标定时,并不是使用的图片越多越好。可以尝试使用不同的图片数量进行标定,以获得具有最佳指标的模型。如使用 32, 64 或 200 张图片。
- 对于 YOLOv8x 模型来说,min-max 的标定方法要远好于 entropy 的标定方法。
下面是一个示例代码,用于将训练好的 yolov8 模型进行 int8 量化:
```python
import tensorrt as trt
import numpy as np
import pycuda.driver as cuda
import pycuda.autoinit
import polygraphy
from polygraphy.backend.trt import CreateConfig, EngineFromNetwork, NetworkFromOnnxBytes
from polygraphy.logger import G_LOGGER
# 读取训练好的 yolov8 模型
with open("yolov8.pt", "rb") as f:
onnx_bytes = f.read()
# 将 ONNX 模型转换为 TensorRT 模型
network = NetworkFromOnnxBytes(onnx_bytes)
config = CreateConfig()
engine = EngineFromNetwork(network, config)
# 进行 int8 量化
calibrator = trt.IInt8LegacyCalibrator()
# TODO: 根据实际情况实现 calibrator 的 get_batch_size 和 get_batch 函数
config.int8_calibrator = calibrator
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)
config.set_flag(trt.BuilderFlag.STRICT_TYPES)
config.set_flag(trt.BuilderFlag.FP16)
config.max_workspace_size = 1 << 30
engine = EngineFromNetwork(network, config)
# 保存量化后的 TensorRT 模型
with open("yolov8_int8.trt", "wb") as f:
f.write(engine.serialize())
```