基于通道剪枝与INT8量化的YOLOv5嵌入式设备加速方案

张开发
• 2026/4/15 13:36:23 • 15 分钟阅读

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基于通道剪枝与INT8量化的YOLOv5嵌入式设备加速方案
要YOLOv5作为当前工业界应用最广泛的目标检测算法之一，其在嵌入式设备上的部署一直面临着算力与存储的双重挑战。本文提出一套完整的YOLOv5模型压缩与加速方案，结合通道剪枝与INT8量化两大技术，在几乎不损失精度的前提下，将模型体积压缩至原来的1/5，推理速度提升3-5倍。文章详细介绍了剪枝敏感层分析、BN层通道重要性评估、分层渐进式剪枝策略、以及PTQ（Post-Training Quantization）与QAT（Quantization-Aware Training）两种量化方法，并给出了完整的代码实现与实验数据。参考数据集采用PASCAL VOC与自定义工业缺陷检测数据集，最终在Jetson Nano上实现了42FPS的实时检测（原模型仅11FPS）。关键词：YOLOv5；模型剪枝；INT8量化；嵌入式设备；模型加速；目标检测一、背景与问题分析1.1 嵌入式设备部署的挑战目标检测算法在自动驾驶、智能安防、工业质检等边缘计算场景中需求旺盛。然而，嵌入式设备（如Jetson系列、RK3588、树莓派等）通常存在以下限制：算力限制：GPU/CPU频率低，AI算力通常在1-30 TOPS之间内存限制：内存容量2-8GB，显存更是稀缺资源功耗限制：整体功耗需控制在5-15

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