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。