Quantizing YOLOv7: A Comprehensive Study

YOLO是一种深度神经网络模型，采用单阶段推理方法，用于鲁棒的实时物体检测。它在速度和准确性方面都远远超过其他实时物体检测器。然而，由于YOLO是基于具有大量参数的深度神经网络骨干架构开发的，因此它会导致过多的内存负载，因此在内存受限的设备上部署它是一个严峻的挑战。为了克服这个限制，可以采用模型压缩技术，例如将参数量化为低精度值。作为YOLO的最新版本，YOLOv7在5 FPS到160 FPS的速度和准确性方面实现了最先进的性能，它在这方面超越了所有以前的YOLO版本和其他现有模型。到目前为止，几种量化方案的鲁棒性已经在较旧版本的YOLO上进行了评估。这些方法不一定会为YOLOv7产生类似的结果，因为它使用了不同的架构。在本文中，我们对各种量化方案在最先进的YOLOv7模型的预训练权重上的有效性进行了深入研究。实验结果表明，使用4位量化结合不同粒度的组合，与全精度基线模型相比，均匀量化和非均匀量化分别节省了约3.92倍和3.86倍的内存，并且仅有2.5%和1%的准确度损失。

如何在内存受限的设备上部署YOLOv7模型？

采用量化技术对YOLOv7模型的参数进行压缩，以降低内存占用。

论文对不同粒度和不同量化位数的压缩方法进行了对比实验，结果表明采用4位量化可以在只损失2.5%和1%的准确率的情况下，分别实现3.92倍和3.86倍的内存节省。

该论文对YOLOv7模型的量化压缩进行了深入研究，但也可以结合其他压缩方法进行进一步探索。目前，还有一些相关的研究在进行，比如《Quantization and Training of Neural Networks for Efficient Integer-Arithmetic-Only Inference》。