yolov8 QAT
时间: 2025-01-04 22:28:41 浏览: 122
### YOLOv8量化感知训练的方法与实现
#### 一、背景介绍
神经网络模型的量化是指将浮点数权重转换为低精度整型数值的过程,从而减少计算资源消耗并提高推理速度。对于YOLOv8这样的目标检测模型而言,在保持较高精度的同时降低运算复杂度至关重要。
#### 二、YOLOv8中的量化感知训练(QAT)
为了使YOLOv8能够支持高效运行于嵌入式设备上, 可采用量化感知训练(Quantization Aware Training,QAT)[^1]. QAT是一种模拟量化误差影响的技术,在整个训练过程中加入伪量化操作来逼近实际部署环境下的表现形式.
具体来说,YOLOv8通过如下方式实现了QAT:
- **激活函数层后的伪量化**: 对每一层输出应用fake_quantize()函数处理.
```python
import torch.nn as nn
class FakeQuant(nn.Module):
def __init__(self,bits=8,min_val=-6,max_val=6):
super().__init__()
self.bits = bits
self.min_val=min_val
self.max_val=max_val
def forward(self,x):
scale=(self.max_val-self.min_val)/(2**(self.bits)-1)
zero_point=torch.round(-self.min_val/scale).int()
x_clamped=x.clamp(min=self.min_val,max=self.max_val)
q_x=((x_clamped/self.scale)+zero_point).round().clamp(
min=0,
max=2**self.bits-1
)
deq_x=q_x*self.scale-zero_point
return deq_x.float()
```
- **权重量化参数更新策略**: 使用指数移动平均法调整scale和zeropoint两个重要超参[^2].
- **损失函数微调**: 考虑到量化带来的偏差可能会影响最终效果,因此适当修改loss function有助于缓解此现象.
#### 三、实践建议
当执行上述过程时需要注意硬件条件的选择. 如果是在GPU环境下进行实验,则无需特别指定;但如果希望利用CPU完成全部流程的话,则需额外添加`--device cpu`选项以防止内存溢出(OOM),因为默认情况下可能会尝试占用过多显存资源[^3].
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