量化模型压缩效果验证：参数减少与计算加速的实际收益

量化模型压缩效果验证：参数减少与计算加速的实际收益

最近在尝试用TensorRT对YOLOv5模型进行量化压缩，结果让人失望。原本以为量化能带来显著的模型瘦身和性能提升，但实际效果远不如预期。

实验环境

• CUDA 11.8 + cuDNN 8.9.7
• TensorRT 8.6.1
• PyTorch 2.0.1
• RTX 3090显卡

具体操作步骤

首先用PyTorch的torch.quantization模块对模型进行量化：

import torch
import torch.quantization

# 模型准备
model = torch.load('yolov5s.pt')
model.eval()

# 设置量化配置
model.qconfig = torch.quantization.get_default_qconfig('fbgemm')
model = torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
model = torch.quantization.convert(model, inplace=True)

# 保存量化模型
torch.save(model.state_dict(), 'yolov5s_quantized.pth')

然后用TensorRT进行转换：

# 转换为onnx格式
python export.py --weights yolov5s.pt --include onnx

# 使用TensorRT构建引擎
trtexec --onnx=yolov5s.onnx \
       --fp16 \
       --workspace=4096 \
       --build-only \
       --saveEngine=yolov5s.trt

实际效果评估

• 模型大小：量化后从278MB减少到234MB，仅减少约16%
• 推理速度：FP16加速后，量化模型反而慢了约5%
• 精度损失：mAP从0.56下降到0.52

踩坑总结

1. 量化效果不明显：对于YOLOv5这种结构化的模型，直接量化收益有限
2. TensorRT优化不足：在FP16基础上的量化反而增加了计算负担
3. 精度控制难：需要更精细的量化策略，而非简单的全量量化

建议

如果追求极致压缩效果，建议结合知识蒸馏 + 动态量化，或者考虑模型剪枝+量化组合方案。

目前看来，单纯的量化技术在实际部署中并不如想象中那么有效。