yolo11模型PTQ调优过程中的一些问题

YOLO11 模型量化调优小记：从失败到突破

在近期参与项目的过程中，我遇到了一些关于 YOLO11 模型量化部署 的问题。虽然手上几乎所有常见的调优手段和工具都用上了，但模型的量化效果依旧不理想。相信很多同学在部署模型时，也会踩到类似的坑。今天就结合自己的实践，总结一些 调优小 trick，希望能给有需要的朋友提供参考。

遇到的问题

在使用 PTQ（Post-Training Quantization） 对 YOLO11 模型进行量化时，我发现：

• 精度损失非常明显

• 编译过程中算子余弦相似度普遍很低

按照传统经验，遇到这种情况通常会有两类做法：

提高精度

比如把原本的 int8 精度改成 int16，再重新编译。但实验发现，即使设置成高精度，算子余弦相似度依旧很低，几乎没有改善。更糟糕的是，高精度会导致 板端内存爆满，根本不可用。

算子敏感度分析

找出量化误差最大的 Top-K 个算子，把它们单独设成 int16。然而，经过尝试后，整体模型的余弦相似度仍然没有改善。到这里，很多人可能会觉得无计可施了。那是不是没辙了呢？

被忽略的方法

• KL 散度

• min-max

但在实际情况中，不同的算子、不同的分布特征，适合的量化方式并不一样。

如果一味使用单一的量化方法，就可能导致整体余弦相似度很低。

解决方案

在实践中，我选择了让模型自己去寻找最优的量化方式：

量化时设置默认策略

不人为强制指定使用 KL 散度或 min-max，而是让编译器/框架自动挑选。

查看编译日志

在编译 log 中可以观察到，不同算子最终选择了哪种量化方式。

这样可以确认模型是否真的在为每个算子选取最优量化方法。

最终，采用这种“动态选择量化方法”的策略后，模型的余弦相似度得到了巨大提升，量化效果远好于之前各种尝试。

总结

YOLO11 的量化调优告诉我一个经验：

不要只盯着精度设置（int8→int16）

不要只依赖算子敏感度分析

很多时候，真正的关键点在于：量化方法是否合适。

因此，如果你在模型量化部署中遇到余弦相似度低、精度下降严重的问题，不妨尝试：

使用默认量化方法，让框架自动选择最优策略；

从编译日志中确认每个算子实际采用的量化方式。

这也许就是突破瓶颈的关键一步。