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2498da5a
编写于
2月 06, 2020
作者:
L
Liufang Sang
提交者:
GitHub
2月 06, 2020
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add quantization model result in README (#211)
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1475bb05
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1 changed file
with
26 addition
and
5 deletion
+26
-5
slim/quantization/README.md
slim/quantization/README.md
+26
-5
未找到文件。
slim/quantization/README.md
浏览文件 @
2498da5a
...
@@ -57,7 +57,7 @@ step2: 开始训练
...
@@ -57,7 +57,7 @@ step2: 开始训练
请在PaddleDetection根目录下运行。
请在PaddleDetection根目录下运行。
```
```
python slim/quantization/train.py \
python slim/quantization/train.py
--not_quant_pattern yolo_output
\
--eval \
--eval \
-c ./configs/yolov3_mobilenet_v1.yml \
-c ./configs/yolov3_mobilenet_v1.yml \
-o max_iters=30000 \
-o max_iters=30000 \
...
@@ -124,7 +124,7 @@ checkpoint.save(exe, eval_prog, os.path.join(save_dir, save_name))
...
@@ -124,7 +124,7 @@ checkpoint.save(exe, eval_prog, os.path.join(save_dir, save_name))
评估命令:
评估命令:
```
```
python slim/quantization/eval.py -c ./configs/yolov3_mobilenet_v1.yml \
python slim/quantization/eval.py -
-not_quant_pattern yolo_output -
c ./configs/yolov3_mobilenet_v1.yml \
-o weights=./output/mobilenetv1/yolov3_mobilenet_v1/best_model
-o weights=./output/mobilenetv1/yolov3_mobilenet_v1/best_model
```
```
...
@@ -139,7 +139,7 @@ python slim/quantization/eval.py -c ./configs/yolov3_mobilenet_v1.yml \
...
@@ -139,7 +139,7 @@ python slim/quantization/eval.py -c ./configs/yolov3_mobilenet_v1.yml \
导出模型命令:
导出模型命令:
```
```
python slim/quantization/export_model.py -c ./configs/yolov3_mobilenet_v1.yml --output_dir ${save path} \
python slim/quantization/export_model.py -
-not_quant_pattern yolo_output -
c ./configs/yolov3_mobilenet_v1.yml --output_dir ${save path} \
-o weights=./output/mobilenetv1/yolov3_mobilenet_v1/best_model
-o weights=./output/mobilenetv1/yolov3_mobilenet_v1/best_model
```
```
## 预测
## 预测
...
@@ -150,7 +150,7 @@ python slim/quantization/eval.py -c ./configs/yolov3_mobilenet_v1.yml \
...
@@ -150,7 +150,7 @@ python slim/quantization/eval.py -c ./configs/yolov3_mobilenet_v1.yml \
运行命令示例:
运行命令示例:
```
```
python slim/quantization/infer.py \
python slim/quantization/infer.py
--not_quant_pattern yolo_output
\
-c ./configs/yolov3_mobilenet_v1.yml \
-c ./configs/yolov3_mobilenet_v1.yml \
--infer_dir ./demo \
--infer_dir ./demo \
-o weights=./output/mobilenetv1/yolov3_mobilenet_v1/best_model
-o weights=./output/mobilenetv1/yolov3_mobilenet_v1/best_model
...
@@ -161,7 +161,28 @@ python slim/quantization/infer.py \
...
@@ -161,7 +161,28 @@ python slim/quantization/infer.py \
导出模型步骤中导出的FP32模型可使用PaddleLite进行加载预测,可参见教程
[
Paddle-Lite如何加载运行量化模型
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/wiki/model_quantization
)
导出模型步骤中导出的FP32模型可使用PaddleLite进行加载预测,可参见教程
[
Paddle-Lite如何加载运行量化模型
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/wiki/model_quantization
)
## 量化
结果
## 量化
模型
### 训练策略
-
量化策略
`post`
为使用离线量化得到的模型,
`aware`
为在线量化训练得到的模型。
### YOLOv3 on COCO
| 骨架网络 | 预训练权重 | 量化策略 | 输入尺寸 | Box AP | 下载 |
| :----------------| :--------: | :------: | :------: |:------: | :-----------------------------------------------------: |
| MobileNetV1 | ImageNet | post | 608 | 27.9 |
[
下载链接
](
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/PaddleSlim/yolov3_mobilenetv1_coco_quant_post.tar
)
|
| MobileNetV1 | ImageNet | post | 416 | 28.0 |
[
下载链接
](
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/PaddleSlim/yolov3_mobilenetv1_coco_quant_post.tar
)
|
| MobileNetV1 | ImageNet | post | 320 | 26.0 |
[
下载链接
](
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/PaddleSlim/yolov3_mobilenetv1_coco_quant_post.tar
)
|
| MobileNetV1 | ImageNet | aware | 608 | 28.1 |
[
下载链接
](
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/PaddleSlim/yolov3_mobilenetv1_coco_quant_aware.tar
)
|
| MobileNetV1 | ImageNet | aware | 416 | 28.2 |
[
下载链接
](
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/PaddleSlim/yolov3_mobilenetv1_coco_quant_aware.tar
)
|
| MobileNetV1 | ImageNet | aware | 320 | 25.8 |
[
下载链接
](
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/PaddleSlim/yolov3_mobilenetv1_coco_quant_aware.tar
)
|
| ResNet34 | ImageNet | post | 608 | 35.7 |
[
下载链接
](
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/PaddleSlim/yolov3_r34_coco_quant_post.tar
)
|
| ResNet34 | ImageNet | aware | 608 | 35.2 |
[
下载链接
](
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/PaddleSlim/yolov3_r34_coco_quant_aware.tar
)
|
| ResNet34 | ImageNet | aware | 416 | 33.3 |
[
下载链接
](
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/PaddleSlim/yolov3_r34_coco_quant_aware.tar
)
|
| ResNet34 | ImageNet | aware | 320 | 30.3 |
[
下载链接
](
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/PaddleSlim/yolov3_r34_coco_quant_aware.tar
)
|
| R50vd-dcn | object365 | aware | 608 | 40.6 |
[
下载链接
](
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/PaddleSlim/yolov3_r50vd_dcn_obj365_pretrained_coco_quant_aware.tar
)
|
| R50vd-dcn | object365 | aware | 416 | 37.5 |
[
下载链接
](
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/PaddleSlim/yolov3_r50vd_dcn_obj365_pretrained_coco_quant_aware.tar
)
|
| R50vd-dcn | object365 | aware | 320 | 34.1 |
[
下载链接
](
https://paddlemodels.bj.bcebos.com/PaddleSlim/yolov3_r50vd_dcn_obj365_pretrained_coco_quant_aware.tar
)
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