改进现有的RetinaNet的量化
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- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 306
- Forks
- 96
- PR-Merge-Kennzahlen
- Keine gemergten PRs in 30 T.
Beschreibung
背景
1.实现fully量化的RetinaNet
2.将量化检测模型和vision/detection进行合并
任务描述
1.现有RetinaNet受MegEngine版本限制仅仅量化了backbone部分，后续需要一个fully量化的RetinaNet
2.检测量化部分code有部分冗余，需要进行合并
目标
将quant retinanet统一合入 vision/detection
Beitragsleitfaden
Für dieses Repository ist kein Beitragsleitfaden indexiert
Erste Schritte
- Lies das ganze Issue und danach den Beitragsleitfaden des Projekts.
- Schreib ins Issue, dass du es übernimmst — das erspart doppelte Arbeit.
- Forke das Repository und arbeite in einem Branch.
- Öffne einen Pull Request, der die Issue-Nummer nennt.
Rechercherichtung
Beginne damit, die bestehende quantisierte RetinaNet-Implementierung mit dem vision/detection-Code zu vergleichen, wobei der Fokus auf der aktuellen Quantisierung nur des Backbones und dem duplizierten Code für die Detektionsquantisierung liegt. Als erledigt gilt die Aufgabe, wenn RetinaNet vollständig quantisiert ist und die quantisierte Implementierung unter vision/detection ohne die genannte Redundanz vereinheitlicht wurde.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- computer-vision, machine-learning
- Issue-Typ
- Feature
- Schwierigkeit
- 5/5
- Geschätzter Aufwand
- Über eine Woche
- Aktivitätsstatus
- Veraltet
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 25/100