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什么是量化

在深度学习中，量化是将模型中的浮点数（通常是32位或16位浮点数）转换为低精度的证书（如8位整数），以减少模型的存储大小和计算复杂度。量化通常分为两种各类型：

权重量化

将模型的权重从浮点数表示为低精度整数

激活量化

将推理过程中输入和中间结果从浮点数表示为低精度整数

量化的好处是可以显著提高推理速度，降低存储和功耗，特别是在资源有限的嵌入式设备上。

量化的影响

在pytorch中训练的模型通常是在浮点数的精度下进行训练的，将模型转换为适合瑞芯微（NPU，支持INT8/INT4量化）的硬件运行时，需要量化。虽然量化可以带来性能和资源利用率的提升，但它可能会影响模型的精度。这是因为低精度整数的表示范围和表示精度比浮点数小得多，尤其对于某些敏感的模型或任务来说，这种精度丢失可能会导致推理效果下降。

RKNN中的量化策略

瑞芯微的RKNN工具链中支持多种量化策略，通常包括后训练量化（Post-Training Quantization,PTQ)和量化感知训练（Quantization-Aware Training,QAT）。不同的量化策略对模型性能的影响不同：

后训练量化（PTQ）

这种方式是在模型训练完成后进行的量化，直接将浮点模型转换为低精度整数模型。虽然简单快速，但精度损失相对较大，尤其在量化后的推理阶段，性能下降更为明显。

转换成rknn

如果想用瑞芯微官方提供的推理、后处理代码，关键点输出通道是不能被量化的，因此选择自动量化后，所有通道均被量化，与代码不再适配，导致关键点坐标输出错误，因此方便起见，采用手动设置custom_hybrid参数方法。

量化感知训练（QAT）

这种方法是在训练阶段模拟量化行为，通过让模型在训练时感知量化的影响，从而使模型能够在量化后保留更多的精度。QAT的效果通常比PTQ好，特别是对精度要求较高的任务。

降低量化影响的措施

混合精度量化

即对不同的层使用不同的量化精度。

校准数据集

校准数据集的作用

在深度学习模型量化过程中，模型的权重和激活值通常从高精度的浮点数（FP32或FP6）转换位低精度的整数（INT8）。这个转换的核心问题是：如何将浮点数精确地映射到整数范围？由于整数能表示的范围和精度有限，直接量化可能会导致溢出或精度下降。
校准数据集的作用就是帮助模型确定在量化过程中每一层的权重和激活值应该被映射到整数的哪一个范围内，以便保留尽可能多的信息，减少量化误差。

校准的过程：

1、选择校准数据集：
它可以是原始训练数据的一个小样本集（不打标签）。这些数据应当能够较好地代表模型在推理时遇到的真实数据分布。
2、前向推理：
将校准数据集通过模型的前向传播过程，记录每一层的激活值和权重的分布范围。这些范围用于后续的量化操作。
3、确定量化范围：
通过分析校准数据集在前向推理过程中每一层的激活值和权重的最大值和最小值，计算出每一层适合的量化范围。

校准数据集的特点：

1、小样本集
2、无标签需求
3、覆盖性：
校准数据集应尽量涵盖模型在推理时可能遇到的不同输入类型。例如，如果模型用于图片分类，校准数据集应该包含不同类别的图片样本。

余弦相似度评估

余弦相似度是用来衡量两个向量之间夹角的余弦值，从而判断它们相似程度的一个指标。
贴上两个RKNN模型输出的余弦相似度对比代码：

import numpy as np
import cv2
from rknn.api import RKNN
from scipy.spatial.distance import cosinedef preprocess(image_path):img = cv2.imread(image_path)if img is None:raise FileNotFoundError(f"Image not found: {image_path}")img = cv2.resize(img, (640, 640))img = img[:, :, ::-1]  # BGR -> RGBimg = np.expand_dims(img, axis=0)  # NHWCreturn img.astype(np.uint8)def get_model_output(model_path, input_data):rknn = RKNN()print(f'--> Loading RKNN model: {model_path}')ret = rknn.load_rknn(model_path)if ret != 0:print('Load RKNN model failed!')exit(ret)print('--> Init runtime')if rknn.init_runtime(target='rk3588') != 0:print('Init runtime failed!')rknn.release()exit(1)print('--> Running inference')outputs = rknn.inference(inputs=[input_data])rknn.release()return outputs[0]  # 根据模型结构可能是 list，可打印 outputs 看结构def compute_cosine_similarity(output1, output2):output1 = np.array(output1).flatten()output2 = np.array(output2).flatten()return 1 - cosine(output1, output2)if __name__ == '__main__':image_path = '/home/pi/Desktop/reenrr/YOLOv8_RK3588_object_pose-main/222.png'model1 = '/home/pi/Desktop/reenrr/YOLOv8_RK3588_object_pose-main/model/paper_pose-yolov11.rknn'model2 = '/home/pi/Desktop/reenrr/YOLOv8_RK3588_object_pose-main/model/yolov8-pose-best.rknn'input_data = preprocess(image_path)output1 = get_model_output(model1, input_data)output2 = get_model_output(model2, input_data)print("output1:",output1)print("output2:",output2)sim = compute_cosine_similarity(output1, output2)print(f'\n✅ Cosine similarity between outputs: {sim:.6f}')

使用时，需要修改image_path、model1、model2的路径。