什么是模型量化?有哪些方法?简要概述
1.模型量化是什么
模型量化是指将神经网络的浮点算法转换为定点。
- 低精度模型表示模型权重数值格式为
FP16
(半精度浮点)或者INT8
(8位的定点整数),但是目前低精度往往就指代INT8
。 - 常规精度模型则一般表示模型权重数值格式为
FP32
(32位浮点,单精度)。 - 混合精度(Mixed precision)则在模型中同时使用
FP32
和FP16
的权重数值格式。FP16
减少了一半的内存大小,但有些参数或操作符必须采用FP32
格式才能保持准确度。
2.模型量化的作用
2.1减小模型大小: 如INT8相对于FP32减少了75%
2.2加速推理:访问一次 32
位浮点型可以访问四次 int8
整型,整型运算比浮点型运算更快,CPU对INT8计算更快
2.3用于只支持INT8计算硬件
压缩网络参数,提升速度,降低内存占用
3.模型量化方案
3.1datafree:不使用校准集,传统方法直接将浮点数转为量化数,准换损失通常较大 ,但是高通最新的论文 DFQ
不使用校准集也得到了很高的精度。
3.2calibration:基于校准及方案,通过输入少量真是数据进行数理统计分析,很多芯片厂商都提供这样的功能,如 tensorRT
、高通、海思、地平线、寒武纪
3.3finetune:基于训练finetune的方案,将量化误差在训练时仿真建模,调整权重使其更适合量化 优点是能到来精度提升,缺点要修改模型训练代码开发周期长
4.量化方法
量化是否一定能加速计算?回答是否定的,许多量化算法都无法带来实质性加速。
已知提速概率较大的量化方法主要有如下三类
4.1二值化,其可以用简单的位运算来同时计算大量的数。对比从 nvdia gpu 到 x86 平台,1bit 计算分别有 5 到128倍的理论性能提升。且其只会引入一个额外的量化操作,该操作可以享受到 SIMD(单指令多数据流)的加速收益。
4.2线性量化(最常见),又可细分为非对称,对称和 ristretto
几种。在 nvdia gpu
,x86
、arm
和 部分 AI
芯片平台上,均支持 8bit
的计算,效率提升从 1
倍到 16
倍不等,其中 tensor core
甚至支持 4bit
计算,这也是非常有潜力的方向。线性量化引入的额外量化/反量化计算都是标准的向量操作,因此也可以使用 SIMD
进行加速,带来的额外计算耗时不大。
与非线性量化不同,线性量化采用均匀分布的聚类中心,原始浮点数据和量化后的定点数据存在一个简单的线性变换关系,因为卷积、全连接等网络层本身只是简单的线性计算,因此线性量化中可以直接用量化后的数据进行直接计算。
4.3对数量化,一种比较特殊的量化方法。两个同底的幂指数进行相乘,那么等价于其指数相加,降低了计算强度。同时加法也被转变为索引计算。目前 nvdia gpu
,x86
、arm
三大平台上没有实现对数量化的加速库,但是目前已知海思 351X
系列芯片上使用了对数量化。
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计算机视觉中,究竟有哪些好用的目标跟踪算法(下)-快速变形主要因为CF是模板类方法。容易跟丢这个比较好理解,前面分析了相关滤波是模板类方法,如果目标快速变形,那基于HOG的梯度模板肯定就跟不上了,如果快速变色,那基于CN的颜色模板肯定也就跟不上了。这个还和模型更新策略与更新速度有关,固定学习率的线性加权更新,如果学习率太大,部分或短暂遮挡和任何检测不准确,模型就会学习到背景信息,积累到一定程度模型跟着背景私奔了,一去不复返。如果学习率太小,目标已经变形了而模板还是那个模板,就会变得不认识目标。(举个例子,多年不见的同学,你很可能就认不出了,而经常见面的同学,即使变化很大你也认识,因为常见的同学在你大脑里面的模型在持续更新,而多年不见就是很久不更新) 快速运动主要是边界效应(Boundary Effets),而且边界效应产生的错误样本会造成分类器判别力不够强,下面分训练阶段和检测阶段分别讨论。 训练阶段,合成样本降低了判别能力。如果不加余弦窗,那么移位样本是长这样的: 除了那个最原始样本,其他样本都是“合成”的,100*100的图像块,只有1/10000的样本是真实的,这样的样本集根本不能拿来训练。如果加了余弦窗,由于图像边缘像素值都是0,循环移位过程中只要目标保持完整那这个样本就是合理的,只有目标中心接近边缘时,目标跨越边界的那些样本是错误的,这样虽不真实但合理的样本数量增加到了大约2/3(padding= 1),即使这样仍然有1/3(3000/10000)的样本是不合理的,这些样本会降低分类器的判别能力。再者,加余弦窗也不是“免费的”,余弦窗将图像块的边缘区域像素全部变成0,大量过滤掉分类器本来非常需要学习的背景信息,原本训练时判别器能看到的背景信息就非常有限,我们还加了个余弦窗挡住了背景,这样进一步降低了分类器的判别力(是不是上帝在我前遮住了帘。不是上帝,是余弦窗)。 检测阶段,相关滤波对快速运动的目标检测比较乏力。相关滤波训练的图像块和检测的图像块大小必须是一样的,这就是说你训练了一个100*100的滤波器,那你也只能检测100*100的区域,如果打算通过加更大的padding来扩展检测区域,那样除了扩展了复杂度,并不会有什么好处。目标运动可能是目标自身移动,或摄像机移动,按照目标在检测区域的位置分四种情况来看: 如果目标在中心附近,检测准确且成功。 如果目标移动到了边界附近但还没有出边界,加了余弦窗以后,部分目标像素会被过滤掉,这时候就没法保证这里的响应是全局最大的,而且,这时候的检测样本和训练过程中的那些不合理样本很像,所以很可能会失败。 如果目标的一部分已经移出了这个区域,而我们还要加余弦窗,很可能就过滤掉了仅存的目标像素,检测失败。 如果整个目标已经位移出了这个区域,那肯定就检测失败了。 以上就是边界效应(Boundary Effets),推荐两个主流的解决边界效应的方法,但速度比较慢,并不推荐用于实时场合。