ONNX静态量化YOLOV5

### YOLOv5 ONNX 模型静态量化方法 对于YOLOv5模型的ONNX格式文件进行静态量化的操作，可以参考以下流程。静态量化是一种基于校准数据集的方法，在此过程中会收集统计信息并将其应用于权重和激活值的量化过程。 #### 1. 导出YOLOv5模型到ONNX格式 首先需要将YOLOv5 PyTorch模型导出为ONNX格式。以下是实现该功能的代码片段： ```python import torch from models.experimental import attempt_load # 加载预训练的YOLOv5模型 model = attempt_load('yolov5s.pt', map_location=torch.device('cpu')) model.eval() # 创建虚拟输入张量 dummy_input = torch.randn(1, 3, 640, 640) # 导出为ONNX格式 torch.onnx.export( model, dummy_input, "yolov5s.onnx", opset_version=12, do_constant_folding=True, input_names=['input'], output_names=['output'] ) ``` 上述代码实现了从PyTorch模型向ONNX格式的转换[^2]。 #### 2. 准备校准数据集 为了执行静态量化，需准备一组代表性的校准数据集。这些数据会被用来计算每层网络中的最小值和最大值范围。通常情况下，可以从验证集中随机抽取几百张图片作为校准样本。 #### 3. 实现静态量化逻辑 利用 `onnxruntime` 提供的功能来完成静态量化处理。下面是具体实现步骤及其对应代码示例： ```python import onnx from onnxruntime.quantization import quantize_static, CalibrationDataReader, QuantFormat, QuantType class CustomCalibrationDataReader(CalibrationDataReader): def __init__(self, calibration_data_path): self.enum_data = None # 假设calibration_data是一个numpy数组列表 calibration_data = load_calibration_data(calibration_data_path) # 自定义加载函数 def calib_iter_func(): for data in calibration_data: yield {"input": data} self.enum_data = iter(calib_iter_func()) def get_next(self): return next(self.enum_data, None) def static_quantization(onnx_model_fp32, onnx_model_int8, calibration_data_reader): quantize_static( model_input=onnx_model_fp32, model_output=onnx_model_int8, calibration_data_reader=calibration_data_reader, quant_format=QuantFormat.QOperator, activation_type=QuantType.QInt8, weight_type=QuantType.QInt8, optimize_model=False ) # 定义路径 onnx_model_fp32 = "yolov5s.onnx" onnx_model_int8 = "yolov5s_quantized.onnx" # 初始化校准读取器 calibration_data_reader = CustomCalibrationDataReader("path_to_calib_data") # 执行静态量化 static_quantization(onnx_model_fp32, onnx_model_int8, calibration_data_reader) ``` 以上代码展示了如何通过自定义校准数据读取器以及调用 `quantize_static()` 方法来进行静态量化[^3]。 #### 注意事项 - **性能评估**：在实际应用前应测试 INT8 模型相对于 FP32 的精度损失情况。 - **硬件支持**：部分推理框架（如TensorRT）可能提供更高效的INT8优化方案[^4]。 ---