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%"]
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