探索使用 DeGirum 部署量化YOLOv8 模型。了解边缘设备面临的挑战、解决方案和部署技术。与我们一起塑造未来！
欢迎收看YOLO VISION 2023(YV23) 活动的精彩回顾，该活动在马德里充满活力的谷歌初创企业园区举行。本次演讲由DeGirum 的首席架构师兼联合创始人Shashi Chilappagar 主讲。演讲深入探讨了量化和部署量化模型的迷人世界，探讨了主要挑战、解决方案和未来的可能性。
沙希全面概述了量化问题，强调了量化在优化模型以在边缘设备上部署方面的重要性。 UltralyticsYOLO 的重要性。从讨论基础知识到探索改进量化的方法，与会者对模型移植和部署的复杂性获得了宝贵的见解。
量化通常会带来挑战，尤其是在TFLite YOLO 模型中。我们的听众了解到，当所有输出都使用相同的标度/零点进行量化时，观察到的精度会显著下降，这揭示了在量化过程中保持模型精度的复杂性。
幸运的是，现在已经有了应对这些挑战的解决方案。DigiRAM fork 的推出，通过分离输出和优化边界框解码，提供了一种量化友好型方法。有了这些改进，量化模型的准确性比基准水平有了显著提高。
探索新的模型架构是最大限度减少量化损失的关键。与会者发现了用有界 Relu6 激活替代 CILU 如何将量化损失降到最低，为保持量化模型的准确性提供了可喜的成果。
在 Digitim 云平台上运行任何模型只需五行代码，部署量化模型从未如此简单。现场代码演示展示了使用量化模型检测物体的简便性，突出了量化模型与实际应用的无缝集成。 Ultralytics YOLOv5模型检测物体的简单性，突出了量化模型与现实世界应用的无缝集成。
为此，Ultralytics 提供了多种模型部署选项，使最终用户能够在嵌入式设备和边缘设备上有效部署其应用程序。不同的导出格式包括 OpenVINO, TorchScript, TensorRT, CoreMLTFlite 和TFlite EDGETPU ，提供了多功能性和兼容性。
通过与第三方应用程序的集成部署，用户可以评估我们的模型在实际场景中的性能。
与会者还深入了解了在不同硬件平台上部署不同模型的多功能性，展示了单一代码库如何支持不同加速器上的多种模型。在不同硬件平台上运行不同检测任务的示例展示了我们方法的灵活性和可扩展性。
为了进一步增强与会者的能力，我们推出了一个综合资源部分，提供对我们的云平台、示例、文档等的访问。我们的目标是确保每个人都能获得有效部署量化模型所需的工具和支持。
随着量子化领域的不断发展，随时了解并参与其中至关重要。我们致力于为您提供持续的支持和资源，帮助您走过这段激动人心的旅程。点击此处查看完整讲座！
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