PTQ 第2页

视觉进阶笔记开源 | AI计算机视觉全栈知识总结

集智书童星球简介【集智书童——知识星球】主要切入图像识别、2D目标检测、2D语义分割、实例分割、全景分割、姿态估计、车道线检测、3D目标检测、NerF、扩散模型、目标跟踪、AI模型部署、模型PTQ与QAT

人工智能与算法学习·2023-01-18 17:10

RepOpt-VGG：梯度参数化的开创

本文来自公众号“AI大道理”YOLov6的量化问题：yolov6在结构中大量使用了重参数结构，导致数据分布过差，PTQ精度急剧下降。另外，重参数化结构网络无法直接使用QAT进行微调提升量化性能。

AI大道理·2022-12-29 14:46

一文了解模型量化中的QAT和PTQ

一文了解模型量化中的QAT和PTQ由于前一段时间在做模型的转换工作，实际部署的时候需要一些模型加速的方法，常用的有各家的inference框架，如mnn,tnn,tensorrt等，这些框架除了fp32

菜鸟滚滚·2022-12-27 17:53

【量化】Post-Training Quantization for Vision Transformer

github地址：https://github.com/hahnyuan/PTQ4ViTViT量化的难点：如何找到合适的量化间隔？如何在量化时保持self-attentionmap的相对位置？

Treasureashes·2022-12-27 17:52

RepVGG

提出量化友好方案解决结构重参数模型的量化时性能下降问题，无需任何技巧，采用标准PTQ，RepVGG在ImageNet上的精度下降就能保持在2%以内。

whaosoft143·2022-12-08 06:03

yolov5量化注意事项（二）

一、引言前面的博文，是PTQ的注意事项。本篇文章是记录QAT部分需要修改的一些要点。

曙光_deeplove·2022-12-02 11:26

yolov5量化注意事项

（2）利用trtexec生成engine所使用的命令如下：trtexec.exe--onnx=yolov5n_ptq_detect_dynamic.onnx--saveEngine=ptq_int8_fp16

曙光_deeplove·2022-11-29 06:14

训练后量化(PTQ) 工作流理解

目前神经网络在许多前沿领域的应用取得了较大进展，但经常会带来很高的计算成本，对内存带宽和算力要求高。另外降低神经网络的功率和时延在现代网络集成到边缘设备时也极其关键，在这些场景中模型推理具有严格的功率和计算要求。神经网络量化是解决上述问题有效方法之一，但是模型量化技术的应用会给模型带来额外噪音，从而导致精度下降，因此工程师对模型量化过程的理解有益于提高部署模型的精度。本文主要介绍训练后量化(Pos

Linux基金会AI&Data基金会·2022-11-28 22:37

【2】谷歌2021模型量化白皮书《A White Paper on Neural Network Quantization》

2021google模型量化白皮书导读离线量化（PTQ）量化范围设置Min-max方法Meansquarederror（MSE）CrossentropyBNbasedrangesetting方法比较Cross-LayerEqualization

一颗磐石·2022-11-20 12:47

【PyTorch量化实践（2）】

文章目录量化方法Post-TrainingDynamic/Weight-onlyQuantization预训练后动态量化Post-TrainingStaticQuantization(PTQ)预训练后静态量化

网络星空(luoc)·2022-07-25 07:00

基于pytorch的模型剪枝+模型量化+BN合并+TRT部署（cifar数据）（2）

1）量化：High-Bit(>2b):QAT,PTQ,QAFT;Low-Bit(≤2b)/TernaryandBinary:QAT2）剪枝：正常、规整和分组卷积结构剪枝3）针对特征(A)二值量化的BN融合

踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。·2022-03-07 07:05

基于pytorch的模型剪枝+模型量化+BN合并+TRT部署（cifar数据）（1）

踟蹰横渡口,彳亍上滩舟。·2022-03-07 07:23

2021-10-27

pan.baidu.com/s/1aNyrPxklN8NViut3bC8LNg提取码:lput获取能够修改参数的软件HexEditor：链接:https://pan.baidu.com/s/15wiErpGf-pTq

xiao*xiao�·2021-10-27 04:03

AdaQuant——基于优化方式求解最佳量化参数

背景模型经过量化，势必引入量化噪声；大多数情况下，会导致推理精度下降；量化误差主要由Round取整、Clip限幅引起，并可归纳为Activation量化误差与Weight量化误差：为改善量化后精度，通常的策略：PTQ

Law-Yao·2021-04-16 19:30

电机与拖动课程最全思维导图笔记

etc.就不一一截图了云盘链接：https://pan.baidu.com/s/1yjbr1U_PTQ0J-sXgbapRrQ提取码：v29n思维导图软件：mindmaster

文鸿开源工作室·2020-09-14 15:24

angular2--使用iosSelect实现选择出生年月日的三级联动

链接：https://pan.baidu.com/s/1GP0qLuZS8_36QT5RkZ0ptQ提取码：d60g

Ariel_ckr·2019-05-22 16:37

证明：实对称矩阵中，属于不同特征值的特征向量相互正交

------------------------------设AP=λ1P，AP=λ2P，其中A为实对称矩阵，λ1、λ2为A的不同的特征值，P和Ｑ分别为对应的特征向量PT(AQ)=PT(λ2Q)=λ2PTQ

JiaMing·2015-01-10 20:00

ldifde

导出用户及组织机构ldifde-fC:\out.ldif-c"ou=上海区,dc=ptq,dc=sh,dc=gov,dc=cn""ou=江西区,dc=yanfa,dc=beyondbit,dc=com"

9pc9com·2012-03-08 16:27

蝶形细分的实现笔记

就对照着教程看CGAL中是如何实现的，继而发现其实现非常灵活，而且可扩展性很强，利用Policy-based Design将不同的Mask实现，而后，根据细分方法是PTQ,P

jingwenlai_scut·2008-12-24 16:00

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