【YOLOv8量化】普通CPU上加速推理可达100+FPS
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原文中文，约1100字，阅读约需3分钟。
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内容提要
OpenVINO 2023引入了一个名为NNCF（神经网络压缩框架）的新支持工具，通过压缩和量化OpenVINO IR格式模型，提高了模型在OpenVINO框架上的部署性能。NNCF包可以使用pip安装。它支持用于后训练压缩的权重压缩和量化算法，以及用于训练压缩的感知量化、混合精度量化、二进制、稀疏、滤波剪枝和运动剪枝算法。文章还提供了使用NNCF实现YOLOv8模型压缩和量化的代码示例。还提到了使用OpenVINO C++ SDK测试量化的YOLOv8模型的结果。
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关键要点
- OpenVINO 2023引入了NNCF（神经网络压缩框架）工具包，提升模型部署性能。
- NNCF可以通过pip安装，支持多种压缩和量化算法。
- 支持的算法包括权重压缩、感知量化、混合精度量化、二值、稀疏、过滤剪枝和运动剪枝。
- 提供了使用NNCF实现YOLOv8模型压缩和量化的代码示例。
- 使用YOLOv8命令行工具导出OpenVINO格式模型。
- 构建YOLOv8模型对应的COCO数据集的Validator，使用DetectionValidator获取dataloader实例。
- 完成PTQ量化模型的生成，相关代码在GITHUB官方教程中有说明。
- 基于YOLOv8 INT8量化模型，使用OpenVINO C++ SDK进行推理测试，得到了最终测试结果。
- 特别说明：测试基于OpenVINO 2023.1版本。
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