Super-Gradients项目中YOLO-NAS模型PTQ与QTA导出ONNX形状差异解析
2025-06-11 21:11:39作者:房伟宁
背景概述
在深度学习模型部署过程中,模型量化是提高推理效率的重要手段。Super-Gradients作为Deci-AI推出的训练库,提供了YOLO-NAS模型的完整训练和量化支持。近期有用户发现,在使用该库进行PTQ(后训练量化)和QTA(量化感知训练)后,导出的ONNX模型在输入输出形状上存在显著差异。
现象描述
当用户按照官方文档流程对YOLO-NAS模型进行PTQ和QTA处理后,发现两种量化方式导出的ONNX模型结构不同:
-
PTQ导出的ONNX模型:包含4个输出节点,分别为:
- int64[1, 1]格式的输出
- float32[1, N, M]格式的输出
- float32[1, N]格式的输出
- int64[1, N]格式的输出
-
QTA导出的ONNX模型:仅包含2个输出节点:
- float32[16, 8400, 4]格式的输出
- float32[16, 8400, 3]格式的输出
技术原理分析
这种差异源于Super-Gradients库中两种量化流程的实现方式不同:
-
PTQ量化流程:直接通过
model.export()
方法实现,该方法支持在导出时附加后处理(NMS)模块,因此输出的ONNX模型已经包含了完整的检测流程,输出的是经过解码的边界框信息。 -
QTA量化流程:通过Trainer进行训练,目前尚未完全集成新的export() API,因此在导出QAT模型时无法附加后处理模块,导出的ONNX仅包含模型本身的输出特征。
解决方案演进
在项目的最新进展中,开发团队已经通过PR#1879解决了这一问题。现在无论是QAT还是PTQ,都统一使用模型的.export()
方法进行导出,确保了输出形状的一致性。这一改进使得:
- 两种量化方式导出的模型具有相同的输入输出结构
- 用户可以使用统一的接口处理量化后的模型
- 简化了模型部署流程
实践建议
对于需要使用量化版YOLO-NAS模型的开发者,建议:
- 使用最新版本的Super-Gradients库,确保获得一致的导出行为
- 在导出模型时明确指定是否需要包含后处理模块
- 对于生产环境部署,建议进行充分的量化效果验证
- 注意不同量化方式对模型精度和速度的影响差异
总结
模型量化是边缘部署的关键技术,理解不同量化方式的实现差异对于成功部署至关重要。Super-Gradients库通过持续改进,正在提供更加统一和便捷的量化体验,帮助开发者更高效地将YOLO-NAS等先进模型部署到实际应用中。
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