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HaloTrouvaille / YOLO-Multi-Backbones-Attention

Model Compression—YOLOv3 with multi lightweight backbones(ShuffleNetV2 HuaWei GhostNet), attention, prune and quantization
https://github.com/HaloTrouvaille/YOLO-Multi-Backbones-Attention
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量化问题 #14

Open lxn96 opened 4 years ago

lxn96 commented 4 years ago

你好，量化前后为什么保存的模型大小都是180MB，量化并没有减小模型的大小？

HaloTrouvaille commented 4 years ago

您好，我采用的是模拟量化，即模拟出量化效果，所以模型大小并没有减少。

lxn96 commented 4 years ago

那实际量化应该怎么做呢

HaloTrouvaille commented 4 years ago

您可以利用模拟量化 部署时跑一次前向传播，提取出量化后的参数用于部署

TDIT-haha commented 4 years ago

那就是说保存量化后的参数模型，而不是整个模型是么？