黑客入侵某棋牌网站后台管理系统实战

蓝字关注我们

微信公众号：OpenCV开发者联盟

关注获取更多计算机视觉与深度学习知识

微信公众号：OpenCV开发者联盟

关注获取更多计算机视觉与深度学习知识

ONNX格式模型量化

深度学习模型量化支持深度学习模型部署框架支持的一种轻量化模型与加速模型推理的一种常用手段，ONNXRUNTIME支持模型的简化、量化等脚本操作，简单易学，非常实用。

ONNX 模型量化常见的量化方法有三种： 动态量化、静态量化、感知训练量化，其中ONNXRUNTIME支持的动态量化机制非常简单有效，在保持模型精度基本不变的情况下可以有效减低模型的计算量，可以轻松实现INT8量化。

当前ONNX支持的量化操作主要有：

Opset版本最低不能低于10，低于10不支持，必须重新转化为大于opset>10的ONNX格式。模型量化与图结构优化有些是不能叠加运用的，模型开发者应该意识这点，选择适当的模型优化方法。

ONNXRUNTIME提供的模型量化接口有如下三个：

FP16量化

首先需要安装好ONNX支持的FP16量化包，然后调用相关接口即可实现FP16量化与混合精度量化。安装FP16量化支持包命令行如下：

实现FP16量化的代码如下：

展开全文

INT8量化

最简单的量化方式是动态量化与静态量化。选择感知训练量化机制，即可根据输入ONNX格式模型生成INT8量化模型，代码如下：

案例说明

YOLOv8自定义模型ONNXINT8量化版本对象检测演示

以作者训练自定义YOLOv8模型为例，导出DM检测模型大小为，对比导出FP32版本与INT8版本模型大小，相关对比信息如下：

使用FP32版本实现DM码检测，运行截图如下：

使用INT8版本实现DM码检测，运行截图如下：

ONNXRUNTIME更多演示

YOLOv8 对象检测 C++

YOLOv8实例分割模型 C++ 推理：

UNet语义分割模型 C++ 推理：

Mask-RCNN实例分割模型 C++ 推理：

YOLOv8姿态评估模型 C++ 推理：

人脸关键点检测模型 C++ 推理：

人脸关键点检测模型 Python SDK 推理：

学会用C++部署YOLOv5与YOLOv8对象检测，实例分割，姿态评估模型，TorchVision框架下支持的 Faster-RCNN，RetinaNet对象检测、 MaskRCNN实例分割、Deeplabv3 语义分割模型等主流深度学习模型导出ONNX与C++推理部署，轻松解决Torchvision框架下模型训练到部署落地难题。

整个视频课程通过案例代码实战驱动，手把手系统化教学，帮助大家掌握ONNXRUNTIME API2 C++开发的各种技巧，学会图像分类、对象检测、语义分割、实例分割、pytorch自定义模型部署等 ONNXRUNTIME C++版本的模型推理与解析技巧，课程思维导图如下：

课程源码、测试图像与视频、模型等资料均可下载， 负责答疑解惑。

现在报名，享受系统自动拼团优惠

原价：199，

优惠价格：149