模型量化后处理技术：推理结果优化方案
在模型量化过程中，我们经常遇到量化后精度下降的问题。最近在部署一个量化后的YOLOv5模型时，遇到了推理结果不稳定的情况。
问题复现
使用TensorRT进行INT8量化后，发现检测框坐标出现明显偏移。通过对比量化前后模型输出，发现是量化误差导致的。
解决方案
采用以下步骤优化：
- 校准数据集准备：使用200张真实场景图片作为校准集
import torch
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset
class CalibDataset(Dataset):
def __init__(self, data_path):
self.data = load_images(data_path)
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, idx):
return preprocess(self.data[idx])
- 使用TensorRT校准：
trtexec --onnx=model.onnx \
--explicitBatch \
--calib=CalibDataset \
--int8 \
--saveEngine=engine.trt
- 后处理优化：在推理结果中添加非极大值抑制(NMS)阈值调整
import cv2
# 调整NMS阈值从0.4到0.3
boxes, scores = nms(boxes, scores, iou_threshold=0.3)
效果评估
- 量化前mAP: 0.785
- 量化后mAP: 0.762
- 优化后mAP: 0.771
通过上述方法，量化后的模型推理结果稳定度提升了约1.5%，且推理速度保持在预期范围内。
踩坑提示：不要忽视校准集的选择，随机数据可能导致量化效果恶化。
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