TensorRT int8 量化部署 yolov5s 5.0 模型
TensorRT int8 量化部署 yolov5s 5.0 模型 一.yolov5简介 如果说在目标检测领域落地最广的算法，yolo系列当之无愧，从yolov1到现在的"yolov5"，虽然yolov5这个名字饱受争议，但是阻止不了算法部署工程师对他的喜爱，因为他确实又快又好，从kaggle ...
原文：Tensorrt环境安装及yolov5模型转换以及量化部署INT8
Tensorrt的运行需要环境中有Opencv的编译环境，所以首先要opencv的编译 一.opencv 编译 . 安装依赖项 . 下载自己需要的版本 https: opencv.org releases 解压后放在自己想放的目录下，在opencv . . 目录下 建立build 文件夹， 进入 build 文件夹下，打开终端 .编译cmake . .安装cmake以及依赖库 错误：E: 无法定位 ...
2021-06-24 19:00 0 922 推荐指数：
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本篇文章授权转载于大神arleyzhang的《TensorRT(5)-INT8校准原理》https://arleyzhang.github.io/articles/923e2c40/，支持原创请查看原文。 另附GTC 2017，Szymon Migacz 的PPT Low Precision ...
tensorrt int8量化原理几点问题记录
1.重新编码后是如何运算得到最终结果的？ (1)如何用int8表示float32的计算？ 其实就是多了一个放大倍数的问题，举个例子：比如原来float32的计算为：0.1 * 0.2 + 0.3 * 0.4 = 0.14，那么使用int8计算：1*2 + 3*4 = 14，相当于原来的数值 ...
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