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NCNN Conv量化详解1

1. NCNN的Conv量化计算流程

正常的fp32计算中,一个Conv的计算流程如下:
在这里插入图片描述
在NCNN Conv进行Int8计算时,计算流程如下:
在这里插入图片描述
NCNN首先将输入(bottom_blob)和权重(weight_blob)量化成INT8,在INT8下计算卷积,然后反量化到fp32,再和未量化的bias相加,得到输出(top_blob)

输入和权重的量化公式:
在这里插入图片描述
由于weight_blob(int8)bottom_blob(int8)是相乘的:
在这里插入图片描述
反量化的目的是将int8映射回原来的fp32,范围要保持一致;所以为了实现一个反映射,量化反量化的scale应该为:

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