模型量化调优案例：特定场景下的优化实践

模型量化调优案例：特定场景下的优化实践

在移动端部署场景中，我们对YOLOv5s目标检测模型进行量化调优。原始模型在ARM CPU上推理速度为120ms/帧，内存占用384MB。

量化方案对比

INT8量化测试：使用TensorRT 8.4进行INT8量化，配置如下：

trtexec --onnx=yolov5s.onnx --avgRuns=100 --useCudaGraph --int8 --workspace=4096

结果：推理速度提升至85ms/帧，但精度下降0.3%。

PyTorch量化：使用torch.quantization模块进行量化：

import torch.quantization
model.eval()
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
quantized_model = torch.quantize_dynamic(model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8)

效果：推理速度提升至95ms/帧，精度保持稳定。

优化策略

1. 混合量化：对卷积层使用INT8，全连接层保持FP32
2. 校准数据集：使用1000张真实场景图像进行校准
3. 后训练量化：在部署前完成，避免模型重新训练

最终效果：推理速度提升25%，内存占用降低至280MB，满足移动端实时性要求。