yolov8onn量化
时间: 2025-02-19 22:32:16 浏览: 45
### YOLOv8 ONNX 模型量化方法
对于YOLOv8 ONNX模型的量化处理,可以采用静态量化和动态量化的两种主要方式。具体实现依赖于所使用的工具库和支持环境。
#### 静态量化
静态量化是指在整个训练集上预先计算统计信息(如均值、标准差),并基于这些统计数据固定缩放因子和其他参数。这种方法适用于具有稳定分布的数据集,在部署前完成整个过程[^3]。
```python
import onnxruntime as ort
from onnxruntime.quantization import quantize_static, QuantType
from onnxruntime.datasets import get_example
model_fp32 = 'yolov8n.onnx'
model_quant = 'yolov8n_quantized_static.onnx'
quantize_static(model_fp32, model_quant,
activation_type=QuantType.QInt8,
weight_type=QuantType.QInt8)
print(f'Static quantized model saved to {model_quant}')
```
此代码片段展示了如何利用`onnxruntime`中的`quantize_static`函数执行静态量化操作。通过指定激活层和权重层的目标数据类型为QInt8来减少存储空间需求以及加速推理速度。
#### 动态量化
相比之下,动态量化只针对部分运算符应用整数量化方案;其余部分保持浮点精度不变。特别地,偏置项仍保留原始格式而不会被量化。更重要的是,每次推断时都会重新评估输入特征图的最佳量化范围,因此称为“动态”。不过需要注意的是,这种方式通常会带来一定的性能损失。
```python
from onnxruntime.quantization import quantize_dynamic, QuantType
model_fp32 = 'yolov8n.onnx'
model_quant = 'yolov8n_quantized_dynamic.onnx'
quantize_dynamic(model_fp32, model_quant,
per_channel=True,
reduce_range=False,
weight_type=QuantType.QInt8)
print(f'Dynamic quantized model saved to {model_quant}')
```
上述脚本说明了怎样调用`quantize_dynamic`接口来进行简单的全模型动态量化转换工作流程。这里设置了按通道量化(`per_channel`)选项以提高准确性,并禁用了降低量化区间(`reduce_range`)设置以便更好地适应INT8数值表达能力。
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