yolov5的onnx模型静态量化代码实例

以下是使用PyTorch的YoloV5模型进行静态量化并导出ONNX模型的代码示例：

import torch
import onnx
import onnxruntime
import numpy as np
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import check_img_size, non_max_suppression

# 加载模型
model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu'))
model.eval()

# 定义输入大小
img_size = 640

# 生成随机输入数据
x = torch.randn(1, 3, img_size, img_size)

# 静态量化
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(model, {torch.nn.Conv2d}, dtype=torch.qint8)

# 转换为ONNX模型
onnx_model = onnx.export(quantized_model, x, 'yolov5s_static_quantized.onnx', opset_version=12)

# 加载ONNX模型
ort_session = onnxruntime.InferenceSession('yolov5s_static_quantized.onnx')

# 输入数据预处理
img = np.zeros((1, 3, img_size, img_size), dtype=np.float32)
img[0] = x.numpy()

# 运行推理
outputs = ort_session.run(None, {'input': img})

# 后处理
pred = non_max_suppression(outputs, conf_thres=0.3, iou_thres=0.5)[0]
boxes = pred[:, :4].astype(np.int32)
scores = pred[:, 4]

# 打印结果
print(f'Boxes: {boxes}')
print(f'Scores: {scores}')

请注意，此示例中的模型和代码版本可能不是最新的，您可以根据需要进行修改。