模型收益
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#### Quant\_INT8-8量化收益

以resnet-18为例，使用轻量化工具后（Quant\_INT8-8量化）的收益如下。

| 框架 | 数据集 | 模型 | 原始精度 | 重训练后精度 | 
非量化OM离线

模型体积(MB)

 | 

Quant\_INT8-8量化OM

离线模型体积(MB)

 |
| :-- | :-- | :-- | :-- | :-- | :-- | :-- |
| TensorFlow | ImageNet | resnet-18(v2) | 70.0% | 70.0% | 22.457 | 11.9 |

#### 网络结构搜索工具分类场景收益对比

以resnet-18为例，使用轻量化工具后（网络结构搜索）的收益如下。

| 框架 | 数据集 | 模型 | 参数量（M） | 精度 |
| :-- | :-- | :-- | :-- | :-- |
| TensorFlow | ImageNet | ResNet-18 | 11.69 | 70.32% |
| TensorFlow | ImageNet | NASEA | 10.93 | 72.13%\[1\] |
| PyTorch | ImageNet | ResNet-18 | 11.69 | 69.6% |
| PyTorch | ImageNet | NASEA | 11.4 | 72.88% |

#### \[h2\]检测场景收益对比

| 框架 | 数据集 | 模型 | 计算量（G） | mAP@\[.5, .95\]\[2\] |
| :-- | :-- | :-- | :-- | :-- |
| SSD(backbone：ResNet-18) | COCO | ResNet-18 | 11.6 | 17.8\[3\] |
| SSD(backbone：ResNet-18) | COCO | NASEA | 9.25 | 18.4\[3\] |

#### \[h2\]分割场景收益对比

| 框架 | 数据集 | 模型 | 计算量（G） | mIOU\[4\] |
| :-- | :-- | :-- | :-- | :-- |
| TensorFlow | VOC | ResNet-18 + Deeplab v3 | 40.9 | 54.1\[5\] |
| TensorFlow | VOC | NASEA | 28.3 | 56.1\[5\] |
| PyTorch | VOC | ResNet-18 + Deeplab v3 | 43.7 | 64.2 |
| PyTorch | VOC | NASEA | 30.7 | 65.1 |

![](https://contentcenter-vali-drcn.dbankcdn.cn/pvt_2/DeveloperAlliance_scene_100_1/5b/v3/0vgdeh80QBuqaXSPfviTVw/note_3.0-zh-cn.png?HW-CC-KV=V1&HW-CC-Date=20260612T073655Z&HW-CC-Expire=86400&HW-CC-Sign=7E32E1643CA68F98F3E26C215291F1EF827335BEDAAA18B426E0C5707408B6F0)

\[1\] 此精度是使用tensorpack重训练模型得出。

\[2\] 此指标的计算方法为：IoU(Intersection over Union)从0.5~0.95区间上，以0.05为间隔计算AP的值，再计算所有AP的均值。

\[3\] 此精度是在COCO val2017数据集上测试得出。

\[4\] 此指标为平均交并比，计算方法为先求每个类别的交并比，再平均。

\[5\] 此精度是在VOC val2012数据集上测试得出。