关于模型量化的一些疑问

[justcodew]

看了你们提供的一个车牌识别案例：轻量级车牌识别.md

并做了一些测试，有一些疑问：

1.量化后的模型大小和速度具体是如何测试的，是否一定要在端侧转换为nb模型文件才能对比出int8的加速效果 2.不在端侧部署，在服务端如何测试验证int8的加速效果 3.在线量化训练acc为0，之前这个issue也出现过 4.车牌这个场景轻量化识别模型你们使用的是SVTR，是否对比过CRNN的效果 5.量化训练后的模型如何转换trt的engine文件，有没有相关的资料介绍，我是否可以使用paddle2onnx将量化训练的模型转化为uonnx文件后再转化为trt模型文件

感谢

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[hellohahaw]

看了你们提供的一个车牌识别案例：轻量级车牌识别.md

并做了一些测试，有一些疑问：

1.量化后的模型大小和速度具体是如何测试的，是否一定要在端侧转换为nb模型文件才能对比出int8的加速效果 2.不在端侧部署，在服务端如何测试验证int8的加速效果 3.在线量化训练acc为0，之前这个issue也出现过 4.车牌这个场景轻量化识别模型你们使用的是SVTR，是否对比过CRNN的效果 5.量化训练后的模型如何转换trt的engine文件，有没有相关的资料介绍，我是否可以使用paddle2onnx将量化训练的模型转化为uonnx文件后再转化为trt模型文件

请问svtr对双行车牌的识别效果怎么样，您尝试过吗？