4.7 模型量化与部署 (Model Quantization & Deployment)

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4.7 模型量化与部署 (Model Quantization & Deployment) 4.7 模型量化与部署 (Model Quantization & Deployment) 在自动驾驶领域，计算机视觉模型通常需要部署到资源受限的车载计算平台。这些平台往往对功耗、内存带宽、计算能力以及实时性有严格的要求。深度学习模型，尤其是那些在自动驾驶中常用的高精度感知模型，如目标检测、语义分割、3D感知等，往往具有庞大的参数量和计算量，这使得它们在嵌入式设备上的直接部署面临巨大挑战。模型量化与部署技术应运而生，旨在优化模型的存储、计算效率，同时尽可能保持模型性能，从而实现模型在车载环境中的高效运行。 4.7.