news 2026/8/5 15:58:08

【YOLOv11模型改进系列】28 模型量化实战:用FP16和INT8把YOLOv11推理速度提升3倍

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张小明

前端开发工程师

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【YOLOv11模型改进系列】28 模型量化实战:用FP16和INT8把YOLOv11推理速度提升3倍

28 模型量化实战:用FP16和INT8把YOLOv11推理速度提升3倍

开篇先跟你讲个真实故事。上周有个做智慧安防的朋友找我,说他的YOLOv11模型在Jetson Orin上跑得挺欢,但一换到Jetson Nano上就卡成了PPT,每秒只有8帧。

他问我:“是不是得换硬件?”我说:“别急,你模型权重还是FP32的吧?量化一下,FP16至少翻倍,INT8能到4倍。”

他半信半疑试了,结果FP16直接飙到22帧,INT8干到35帧,精度只掉了0.8%。他发了个“跪了”的表情包过来。这就是我今天要带你干的事——用ONNX Runtime和TensorRT,把YOLOv11的推理速度再提2-3倍,精度损失控制在1%以内。

痛点拆解:为什么你的量化总翻车?

很多人一提到量化,就以为“把float32转成int8就完事了”。结果跑出来要么精度崩成狗,要么速度没提升反而更慢。我见过最典型的反例是下面这段代码:

# 反例:直接暴力量化,不考虑校准数据集importonnxfromonnxruntime.quantizationimportqua
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