尝试在tensorflow中量化YOLOv11，这个拓扑正常吗？

Question

我正在尝试在张量流中量化 YOLO v11 模型并得到结果： 目标应该是 int8。这是正常行为吗？当在 esp32 上使用 tflite micro 运行它时，即使我分配了 5 MB（模型是 3MB），我也会很快耗尽内存。我的问题是否与这种奇怪的拓扑有关？或者有什么方法可以缓解我的记忆问题？我是个菜鸟，所以非常感谢您的帮助！

Answer 1

我目前正在处理同一个项目！

拓扑正常。尝试修改 ESP32 分区来解决此内存问题。这里有一些参考： https://docs.espressif.com/projects/esp-idf/en/latest/esp32/api-guides/partition-tables.html

我尝试了这个分区，效果很好：

# Name,   Type, SubType, Offset,  Size, Flags
# Note: if you have increased the bootloader size, make sure to update the offsets to avoid overlap
nvs,      data, nvs,     0x9000,  0x6000,
phy_init, data, phy,     0xf000,  0x1000,
factory,  app,  factory, 0x10000, 0x400000, 
model,    data,  ,       0x410000, 0x300000,  

另请在 esp-idf 官方仓库中检查此问题： https://github.com/espressif/esp-idf/issues/12588

我不得不说，我还无法做出推断，我目前正在处理一些微操作解析器问题，但该项目可以构建。

希望这篇文章对你有帮助！