依据美团方针检测模型开源结构 YOLOv6，本文供给了一种通用的量化布置计划，在坚持精度的一起大幅进步了检测的速度，为通用检测的工业化布置探究出一条可行之路，期望能给大家带来一些启示或许协助。

1. 背景和难点

YOLOv6 是美团发布的一款开源的面向工业运用的 2D 方针检测模型 [1]，主要特点是速度快、精度高、布置友爱，在美团许多视觉事务场景中都有着广泛的运用。经过量化（Quantization）进步推理速度是实践工业运用中的根本操作，但由于 YOLOv6 系列模型选用了很多的重参数化模块，怎么针对 YOLOv6 进行高效和高精度的量化成为一个亟待处理的问题。本文旨在处理 YOLOv6 量化方面的难题，并以 YOLOv6s 模型为例，从练习后量化（Post-Training Quantization, PTQ）和量化感知练习（Quantization-Aware Training, QAT）两个方面进行剖析，探究出了一条切实可行的量化计划。

YOLOv6 选用了多分支的重参数化结构 [2]（如图 1A 所示），经过在网络结构层面参加人工先验能够在练习阶段让模型更好收敛。在推理阶段，多分支能够等价兼并为单路，然后进步运转速度。但现有的练习后量化办法，不能很好应对多分支结构带来的剧烈变动的数值规模，导致量化后发生严峻的精度丢失 [3]。别的，怎么针对多分支结构规划量化感知练习（QAT）办法也面临着较大的应战。蒸馏常被用来辅佐 QAT 进步功能，但怎么运用 2D 方针检测的蒸馏办法来辅佐 YOLOv6 模型的量化，也需求规划合理的计划在实践运用中进行查验。

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2. 量化计划实战

2.1 重参数化优化器

YOLOv6 网络中很多运用重参数化结构，在进步模型练习精度的一起能够明显下降模型布置推理延时，但也带来了模型量化布置方面的难题。对重参数化网络的直接量化一般会带来不可承受的精度丢失，例如 RepVGG-B1 [2] 网络在 ImageNet 数据集上的浮点精度为 78.42%，选用 TensorRT 后量化（PTQ）的量化模型精度则下降为 54.55%。

此外，由于重参数化结构在练习和布置时结构不同，因而无法直接适配现有的量化感知练习（QAT）办法，怎么运用 QAT 办法来进步 YOLOv6 量化模型的精度，相同存在着应战。近期，一篇重参数化优化器的作业 RepOpt [3] 较好地处理了重参数化结构的量化问题。

2.1.1 RepOpt

RepOpt [3] 对重参数化结构量化困难的问题进行了研讨，发现重参数结构的分支交融操作，明显放大了权重参数散布的规范差。异常的权重散布发生了过大的网络激活层数值散布，进一步导致该层量化丢失过大，因而模型精度丢失严峻。

鉴于此，咱们统计了依据 RepVGG 结构的 YOLOv6 模型（YOLOv6s_repvgg）各层的权重及激活数值散布，剖析了 YOLOv6 中的重参数化层的数据散布。下图 2 以 “Rep_p4.block.0.rbr_reparam” 层为例，给出其特征图数值散布直方图，咱们发现其数值广泛散布在 [0, 57] 的区间内。显然，选用现有的 INT8 量化办法，无论怎样挑选量化缩放参数 （scale），都会发生较大的量化误差。

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为处理这一问题，RepOpt 提出了一种依据优化器的重参数化规划（如下图 3 所示），经过梯度掩码（Gradient Mask）的办法在网络练习反向传播的进程中参加先验，确保了练习精度可到达 RepVGG 相近的水平，而网络结构则在练习和推理阶段始终坚持普通的 VGG 结构，这种练习办法请参阅 RepOpt [3]。该作业中提出的 RepOpt-B1 网络模型，在浮点精度与 RepVGG-B1根本共同的情况下，量化模型精度进步超过 20%，极大地改进了重参数化网络的量化掉点问题。此外，RepOpt模型的练习速度快，内存占用也比较低。

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2.1.2 RepOpt 版别的 PTQ

咱们完成了 RepOpt 版别的 YOLOv6s网络（YOLOv6s_repopt），到达了与 YOLOv6s_repvgg 共同的浮点精度 42.4%（300 epochs），两个版别的网络结构在布置阶段坚持共同。咱们首要剖析了 YOLOv6s_repopt 模型的数据散布特征。

如图 2 所示，给出了“Rep_p4.block.0.rbr_reparam” 层的特征图数值散布直方图，能够看到数值严密散布在 [0, 10] 的区间内，比较 YOLOv6s_repvgg 的数值散布关于量化操作更加友爱。进一步选用 TRT 的后量化办法进行模型量化布置，能够看到 YOLOv6s_repvgg 的量化网络精度下降了 7.4%，在实践工程中根本不可用。而 YOLOv6s_repopt 网络的量化模型精度为 40.9%，精度丢失仅为 1.5%，比较原版模型有了极大的改进。

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2.1.3 RepOpt 版别的 QAT

此外，运用 RepOpt 结构处理了本来的 RepVGG 网络无法直接运用现有量化感知练习的问题。关于结构重参数化的 RepVGG 网络，怎么运用 QAT 来康复量化模型精度，咱们一直存有困扰。如下图 4（左）所示，假如对重参数化操作之前的多分支网络进行 QAT，对每个分支分别增加伪量化算子进行量化感知练习，由于每个分支的量化参数不同，导致多分支结构无法等效交融进行高功能布置；假如对重参数化操作之后的单分支网络进行 QAT， 由于网络中不再有 BN 层，运用 QAT 办法进行微调并不简略康复到浮点精度。而关于 RepOpt 结构网络则不存在这一问题，由于 RepOpt 在练习和布置中网络结构是坚持共同的。

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如图 4 （右）所示，对 RepOpt 的卷积等算子参加伪量化节点进行量化感知练习，进步量化模型精度，然后直接布置该量化模型，而不需求再进行模型交融的操作。后文，咱们将给出具体的 QAT 算法及对模型精度的进步成果。

2.2 依据量化灵敏度剖析的部分量化

YOLOv6s_repopt 在 PTQ 后的 mAP 到达了 40.9%，尽管比之前的 35.0% 有了很大的改进，但仍然有 1.5% 的精度丢失，还无法满意事务需求。因而，咱们选用了部分量化（Partial PTQ），一种使网络中的部分量化灵敏层康复浮点核算，来快速康复量化模型精度的办法。首要需求对网络中的每一层都进行量化灵敏度剖析。

咱们在 YOLOv6s-repopt 网络上对常用的灵敏度剖析办法均方误差（MSE）、信噪比（SNR）、余弦相似度（Cosine Similarity）进行了比照测验。量化校准（calibration）测验运用 4 个 batch 的数据，灵敏度核算用 1 个 batch，batch 巨细设置为 32。

测验时，每次只对一层进行量化，获取该层的激活数据后核算灵敏度数值，代表了该层的量化灵敏度。作为比照，咱们能够直接核算网络在 COCO val 数据集上的 mAP，运用检测精度作为该层的量化灵敏度，即检测精度越高，该层灵敏度越低（下文称为 mAP 办法）。

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测验成果如下图 5 所示，咱们对测验成果进行归一化后，从不同灵敏度剖析成果中挑选灵敏性最高的 6 层跳过，核算部分量化精度。

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部分量化精度如下表 3 所示，能够看到：mAP 办法取得了最好的作用，能够有用代表 YOLOv6 灵敏度剖析成果。但由于 mAP 办法需求频频地核算验证集精度，耗时太久且简略过拟合验证集，因而在实践项目中为了寻求功率，咱们建议运用 MSE 办法。

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2.3 依据通道蒸馏的量化感知练习

至此，咱们优化后的 PTQ 的精度到达了 42.0%，进一步进步模型精度需求引进量化感知练习（ QAT）。量化感知练习（Quantization Aware Training, QAT）能够改进 PTQ 量化精度丢失，经过在练习进程中对卷积等算子参加伪量化操作（如图 4 所示），使得网络参数能更好地习惯量化带来的信息丢失，然后明显下降量化后的精度丢失。

模型蒸馏作为一种有用的进步小模型精度的办法，在 QAT 进程中被广泛运用，来进步量化模型的精度。以下，咱们将探究针对 YOLOv6 网络的量化感知练习办法。

2.3.1 通道蒸馏

传统的分类网络在蒸馏时，往往对最终一层输出的 logits 进行蒸馏；可是在检测网络中一般选用“特征图”蒸馏的办法，直接让学生网络（student）输出的特征图拟合教师网络（teacher）输出的特征图（一般不会选取整个特征图，而是一些感兴趣区域）。

这种办法的缺陷是特征图中的每个 pixel 对蒸馏的丢失贡献相同。咱们选用了每通道散布蒸馏 [6]，即让 student 输出的每个通道的散布拟合 teacher 输出的每个通道的散布。两种办法的区别如下图 6 所示：

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2.3.2 YOLOv6 量化感知蒸馏结构

针对 YOLOv6s，咱们挑选对 Neck（Rep-PAN）输出的特征图进行通道蒸馏（channel-wise distillation, CW)。别的，咱们选用“自蒸馏”的办法，教师模型是 FP32 精度的 YOLOv6s，学生模型是 INT8 精度的 YOLOv6s。下图 7 是一个简化暗示图，只画出了 Neck 的一个分支：

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如下表 4 所示，在 Partial QAT 中引进通道蒸馏计划（CW），量化精度进一步进步了 0.3%。

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3. 布置时优化

3.1 图优化

量化布置时，能够直接运用 TensorRT 的 PTQ 接口进行生成量化引擎，可是这种办法往往精度丢失较大。因而，一般要先进行 QAT，使量化模型精度满意事务需求，然后导出带有“Quant”、“DeQuant”节点的 ONNX，最终再运用 TensorRT 构建量化引擎。咱们发现这两种计划最终生成的图结构并不相同，导致布置模型的实践运转功率存在很大的差异，一般 QAT 办法生成的模型功率更低。

咱们在 NVIDIA T4 机器上对量化模型进行了比照测验（见下表 5）。尽管 QAT INT8 模型的 QPS 比 FP16 高了～27%，可是离 PTQ INT8 还有较大差距。咱们对此现象进行了详尽的剖析，发现原因是 QAT 引进的“Quant”，“DeQuant”节点打破了原有 TensorRT 的交融战略，导致了许多算子无法交融，然后影响了最终量化引擎的功能。在这一节中，咱们以 YOLOv6s_repopt 为例，展现一种定位具体瓶颈的图优化办法。在量化实践中，图优化是一个很有用的手法，咱们能够依法炮制，进步模型的 QPS。

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3.1.1 功能剖析

首要，咱们运用 nsys 东西 [5] 对 QAT INT8 的模型和 PTQ INT8 模型进行了功能剖析，如下表所示：

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从中咱们发现，QAT INT8 有 10.8% 的 kernel 执行了 permutationKernelPLC3 操作，这些操作对应 quantize_scale_node 节点，如下图 8 所示：

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3.1.2 图结构剖析

为什么 QAT INT8会有很多的 permutationKernelPLC3 操作？咱们运用 trtexec 和 pltEngine 东西，画出了 PTQ INT8 和 QAT INT8 的核算图，并进行了细心的剖析。下图 9 是其间一个子图的比照：

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QAT INT8 核算图中 neck.reduce_layer1.conv 交融节点输出精度是 FP32，而且跟了 2 个 quantize_scale_node 节点，而 PTQ INT8 图中的 neck.reduce_layer1.conv 交融节点输出的是 INT8。很显然，QAT 图中 FP32 和 INT8 之间的转换会带来额定的开销。咱们又运用 Netron 来剖析 QAT INT8 的 ONNX 图结构，找到了 neck.reduce_layer1.conv 这个方位，图 10 给出该节点暗示。

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经过剖析 ONNX 图结构，咱们发现了QAT INT8 引擎中 neck.reduce_layer1.conv 输出为 FP32，而且为两个分支保留了quantize_scale_node 的原因。由于 neck.upsample1.upsample_transpose 分支的输入量化 scale 为 0.083，而 neck.Rep_n3.conv1 分支的输入量化 scale 为 0.105，这两个节点输入尺度是不同的，导致 neck.reduce_layer1.conv 无法直接输出为 INT8。

能够看出，关于同一个输出，输入到多路分支后为何 scale 不同的，原因是右边的分支经过了 concat 操作，会导致输出的数据散布发生改变，再进行激活校准（Activation Calibration）时，会得到的不同的最佳截断值 (Activaition Max）。

3.1.3 图结构优化

依据上面的剖析，假如一个节点的输出，输入到不同的分支节点中，而且分支节点的量化 scale 不同，则 quantize_scale_node 节点无法交融，进而导致了额定的开销。怎么处理这个问题？咱们运用了一个简略的办法，便是强制使所有分支节点的量化 scale 相同（依据经验，在同一数量级上的 scale 能够安全兼并），即直接修改 QAT 网络中的 Quantizer 节点的参数。

咱们整理了 YOLOv6s_repopt 中所有需求进行 scale 交融的节点（如表 7 所示），由于 TensorRT 的 8 bit 的量化规模是[-127，127]，所以只需求将多路分支的 Activation Amax 设为同一个值，一般取多路分支中的最大值。

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3.1.4 功能测验

经过以上的多路分支的 scale 交融后，咱们再次运用 trtexec 和 pltEngine 东西，画出了 QAT INT8 进行优化前后的图结构。能够发现，quantize_scale_node 节点现已悉数被交融。

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咱们测验了经过图优化的 QAT 模型，QPS 到达了 528，功能十分接近 PTQ 的 556，而且 mAP 仍然坚持优化前的 42.1%。

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3.2 线上服务优化

咱们在 NVIDIA T4 服务器上进行了端到端的吞吐测验，运用“多实例”并发处理的技能，YOLOv6s_repopt INT8 QPS 到达了 552，相较 FP16 进步了～40%。咱们对服务器的各项方针进行了监测，发现此时 T4 GPU 的运用率只要 95%，还有压榨空间，而 16 核 CPU 运用率现已超过了 1500%，几乎满负荷运转。咱们估测整个线上服务的“瓶颈”可能在 CPU，而图片预处理会运用很多 CPU 资源。

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3.2.1 DALI 预处理

为了处理 CPU 预处理带来的“瓶颈”，咱们选用了 NVIDIA 的 DALI 库，将预处理直接放到 GPU 中运算。该库能够在 GPU 上对二进制图片进行解码和预处理，极大的缓解 CPU 瓶颈，下图 12 为 DALI 的经典流程。

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3.2.2 吞吐测验

如下图 13 所示，INT8 + DALI 的吞吐到达了 1182 imgs/s，比 INT8 吞吐进步了 1.14 倍。引进 DALI 预处理后，T4 GPU 运用率到达了100%，而 16 核 CPU 的运用率则下降到了 1100% 左右，部分 CPU 资源得到了“解放”。别的，咱们也测验 FP16 + DALI 的吞吐，反而有略微的下降。咱们估测是 DALI 抢占了部分 GPU 核算资源，而 FP16 服务的瓶颈在 GPU，所以对整体功能发生了负面影响。

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4. 总结

综上所述，本文依据 YOLOv6 V1.0 版别，以 YOLOv6s 为例探讨了依据重参数化结构规划的 2D 检测模型的量化难点和具体计划，在模型精度根本坚持的前提下，经过量化加快，进步了约 40% 的 QPS。布置时的预处理优化则额定进步了 214%，极大地进步了工业布置吞吐能力。下表列出了本文测验的办法及叠加作用。

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本文运用的速度测验环境见表 11, 测验输入 batch size 为 1，尺度为 640×640。

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YOLOv6 版别更新

近来，YOLOv6 现已更新了 V2.0 版别，并新增了中大型网络，对轻量级和小网络的功能进行了全面升级，进一步进步归纳功能，量化作用也得到大幅进步，其间 YOLOv6-S 量化模型到达了 43.3mAP 和 869 FPS （TensorRT 8.4）。更多具体内容请关注官方出品的技能陈述 [7]。

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咱们期望经过共享本文的实践，进一步推动最新通用方针检测算法的落地。未来，咱们会和业界同行一道，探究更优的量化计划，继续进步量化精度和推理速度，助力降本增效，深化事务价值。

5. 参阅文献

  • [1]YOLOv6：又快又准的方针检测结构开源啦
  • [2] RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again,arxiv.org/abs/2101.03…
  • [3] ReOpt: Re-parameterizing Your Optimizers rather than Architectures
  • [4] SNR: github.com/openppl-pub…
  • [5] Nsight-systems: docs.nvidia.com/nsight-syst…
  • [6] Channel-wise Knowledge Distillation for Dense Prediction, arxiv.org/abs/2011.13…
  • [7] YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Applications, arxiv.org/abs/2209.02…

6. 本文作者

庆源、李亮、奕铎、张勃、王新、祥祥等，来自美团根底研制平台数据科学与平台部和视觉智能部。

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