系列】28 模型量化實(shí)戰(zhàn)：用FP16和INT8把YOLOv11推理速度提升3倍)
28 模型量化實(shí)戰(zhàn)：用FP16和INT8把YOLOv11推理速度提升3倍開(kāi)篇先跟你講個(gè)真實(shí)故事。上周有個(gè)做智慧安防的朋友找我，說(shuō)他的YOLOv11模型在Jetson Orin上跑得挺歡，但一換到Jetson Nano上就卡成了PPT，每秒只有8幀。他問(wèn)我：“是不是得換硬件？”我說(shuō)：“別急，你模型權(quán)重還是FP32的吧？量化一下，F(xiàn)P16至少翻倍，INT8能到4倍。”他半信半疑試了，結(jié)果FP16直接飆到22幀，INT8干到35幀，精度只掉了0.8%。他發(fā)了個(gè)“跪了”的表情包過(guò)來(lái)。這就是我今天要帶你干的事——用ONNX Runtime和TensorRT，把YOLOv11的推理速度再提2-3倍，精度損失控制在1%以內(nèi)。痛點(diǎn)拆解：為什么你的量化總翻車？很多人一提到量化，就以為“把float32轉(zhuǎn)成int8就完事了”。結(jié)果跑出來(lái)要么精度崩成狗，要么速度沒(méi)提升反而更慢。我見(jiàn)過(guò)最典型的反例是下面這段代碼：# 反例：直接暴力量化，不考慮校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集importonnxfromonnxruntime.quantizationimportqua 【YOLOv11模型改進(jìn)系列】28 模型量化實(shí)戰(zhàn)：用FP16和INT8把YOLOv11推理速度提升3倍
28 模型量化實(shí)戰(zhàn)：用FP16和INT8把YOLOv11推理速度提升3倍開(kāi)篇先跟你講個(gè)真實(shí)故事。上周有個(gè)做智慧安防的朋友找我，說(shuō)他的YOLOv11模型在Jetson Orin上跑得挺歡，但一換到Jetson Nano上就卡成了PPT，每秒只有8幀。他問(wèn)我：“是不是得換硬件？”我說(shuō)：“別急，你模型權(quán)重還是FP32的吧？量化一下，F(xiàn)P16至少翻倍，INT8能到4倍。”他半信半疑試了，結(jié)果FP16直接飆到22幀，INT8干到35幀，精度只掉了0.8%。他發(fā)了個(gè)“跪了”的表情包過(guò)來(lái)。這就是我今天要帶你干的事——用ONNX Runtime和TensorRT，把YOLOv11的推理速度再提2-3倍，精度損失控制在1%以內(nèi)。痛點(diǎn)拆解：為什么你的量化總翻車？很多人一提到量化，就以為“把float32轉(zhuǎn)成int8就完事了”。結(jié)果跑出來(lái)要么精度崩成狗，要么速度沒(méi)提升反而更慢。我見(jiàn)過(guò)最典型的反例是下面這段代碼：# 反例：直接暴力量化，不考慮校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集importonnxfromonnxruntime.quantizationimportqua