Toybrick
标题:
量化精度损失巨大
[打印本页]
作者:
jfangah
时间:
2020-1-2 18:59
标题:
量化精度损失巨大
我训练了一个标准的darknet框架的yolov3模型,测试map为0.63
问题一:
当我使用rknn-toolkit1.2.0时
将模型转化成rknn模型,不进行量化,测试map为0.29,使用10张图进行dynamic_fixed_point-8和asymmetric_quantized-u8量化的map为0.29
问题二:
当我使用rknn-toolkit1.2.1时
将模型转化成rknn模型,不进行量化,测试map为0.63,使用10张图进行dynamic_fixed_point-8和asymmetric_quantized-u8量化的map为0.46,使用500张图进行dynamic_fixed_point-8和asymmetric_quantized-u8量化的map为0.29,使用5000张图进行dynamic_fixed_point-8和asymmetric_quantized-u8量化的map为0.2,使用20000张图进行dynamic_fixed_point-8和asymmetric_quantized-u8量化的map为0.15
请问:
1、为什么量化图片越多,精度反而越低?
2、开启预编译会影响精度吗?
3、当模型量化成dynamic_fixed_point-8和asymmetric_quantized-u8的时候,进行inference的时候,需要对输入图片的精度进行修改吗?
作者:
fjndfazp
时间:
2020-5-22 14:08
怎么没有答复呢?
作者:
jefferyzhang
时间:
2020-5-22 15:09
混合量化了解下
作者:
wangkelin
时间:
2021-7-28 16:08
请问怎么计算rknn的mAP值
欢迎光临 Toybrick (https://t.rock-chips.com/)
Powered by Discuz! X3.3