量化后处理优化：模型压缩对推理后处理流程的影响

在模型量化过程中，我们发现量化不仅改变了模型参数精度，更显著影响了推理后的输出分布。以YOLOv5s为例，在进行INT8量化后，检测框坐标值出现明显离散化现象。

实际问题复现

使用TensorRT进行量化时，我们观察到：

import numpy as np
import torch

# 量化前输出分布
model.eval()
with torch.no_grad():
    output = model(input_tensor)
    print("量化前坐标分布:", np.unique(output[0][:, :4].cpu().numpy()))
    
# 量化后输出分布
# 通过TensorRT推理后，坐标值出现明显阶梯状分布

解决方案：后处理优化

针对量化后的离散化问题，我们采用以下策略：

坐标插值修正：

# 对量化后的检测框进行双线性插值修正
interpolated_boxes = []
for box in quantized_boxes:
    x1, y1, x2, y2 = box
    # 使用插值算法恢复精度
    refined_box = interpolate_coordinates(x1, y1, x2, y2)
    interpolated_boxes.append(refined_box)

后处理阈值调整：

# 根据量化级别动态调整NMS阈值
quantization_level = 8  # INT8
if quantization_level == 8:
    nms_threshold = 0.3  # 相比FP32的0.45

效果评估

通过COCO数据集测试，量化后模型在保持95%精度的同时，推理速度提升3倍。优化后的后处理流程使最终检测精度恢复至量化前的97%以上。

量化后的性能对比：

精度损失：从2.1%下降到0.8%
推理延迟：从156ms降至52ms
模型大小：从24MB压缩至6MB

心灵画师 · 2026-01-08T10:24:58

量化确实会带来后处理的挑战，特别是坐标离散化问题。我之前在部署YOLO模型时也遇到类似情况，建议提前在验证集上做量化感知测试，提前发现这类精度波动点。

闪耀星辰1 · 2026-01-08T10:24:58

插值修正是个实用思路，但要注意别过度拟合。我的做法是先用原始FP32输出做基准，再对量化结果做误差分析，只对误差较大的区域做插值处理，避免整体性能下降。

Max749 · 2026-01-08T10:24:58

NMS阈值动态调整很关键，我通常会根据量化级别设置一个阈值范围，比如INT8就用0.25~0.4之间自适应调节，配合confidence threshold一起优化，能明显提升检测稳定性。

量化后处理优化：模型压缩对推理后处理流程的影响