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YOLOv6量化模型部署
FastDeploy已支持部署量化模型,并提供一键模型量化的工具. 用户可以使用一键模型量化工具,自行对模型量化后部署, 也可以直接下载FastDeploy提供的量化模型进行部署.
FastDeploy一键模型量化工具
FastDeploy 提供了一键量化工具, 能够简单地通过输入一个配置文件, 对模型进行量化. 详细教程请见: 一键模型量化工具
下载量化完成的YOLOv6s模型
用户也可以直接下载下表中的量化模型进行部署.
| 模型 | 推理后端 | 部署硬件 | FP32推理时延 | INT8推理时延 | 加速比 | FP32 mAP | INT8 mAP | 量化方式 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv6s | TensorRT | GPU | 12.89 | 8.92 | 1.45 | 42.5 | 40.6 | 量化蒸馏训练 |
| YOLOv6s | Paddle Inference | CPU | 366.41 | 131.70 | 2.78 | 42.5 | 41.2 | 量化蒸馏训练 |
上表中的数据, 为模型量化前后，在FastDeploy部署的端到端推理性能.
- 测试图片为COCO val2017中的图片.
- 推理时延为端到端推理(包含前后处理)的平均时延, 单位是毫秒.
- CPU为Intel(R) Xeon(R) Gold 6271C, GPU为Tesla T4, TensorRT版本8.4.15, 所有测试中固定CPU线程数为1.