YOLOv7模型量化探索

YOLOv7 模型量化方法对比

YOLOv7 是一个高效的目标检测模型，模型量化可以进一步提升其推理速度和效率。两种常见的量化方法：

• 量化感知训练 (QAT)：在训练过程中模拟量化操作，使模型适应量化后的数值精度变化。
• 训练后量化 (PTQ)：在模型训练完成后进行量化，无需重新训练模型。

两种方法各有优劣：QAT 通常可以获得更高的精度，但需要修改训练代码并重新训练模型；PTQ 更易于实施，但精度可能略低于 QAT。

量化后的 ONNX 模型

将 YOLOv7 量化后的模型转换为 ONNX 格式，可以方便地部署到不同的推理平台上。

使用 ONNX Runtime 等推理引擎，可以高效地运行量化后的 YOLOv7 模型，实现实时目标检测。