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如何使用sensitive来确定yolov3 mobilenetv3的剪枝率呀？

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我按照https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.1/static/slim/sensitive 这个指示来做；想要查看yolov3 mobilenetv3的敏感度，但直接报错  我发现只有PaddleDtection2.4以下的才有这个sensitive。我使用PaddlePaddle2.1/2.4 PaddleDetection2.1/2.4 都报这个错误。、 是怎么回事呢？ 就是如何知道yolov3 mobilenetv3的敏感度呀？？ 想得到yolov3 mobilenetv1那种图

关于Yolov5s 的qat量化问题。

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官方这边有如何进行量化的方式吗，我使用paddledetection套件+paddleslim套件一起，量化失败，

关于自动压缩yolov8-s，run.py的时候出错。

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版本：paddleslim2.5 paddledet2.6 paddleYOLO2.5训练出来的 yolov8s模型，根据示例进行自动压缩出错。 我模型导出来，模型输入 为image，这里报错，说data没有image这个属性；该如何修改？？ 

paddle Inference推理速度问题 yolov5系列 yolov5n

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### 问题确认 Search before asking - [X] 我已经搜索过问题，但是没有找到解答。I have searched the question and found no related answer. ### 请提出你的问题 Please ask your question 打印信息 ： 2024-10-18 16:36:09,082 - benchmark_utils -...

paddlelite目前还是不支持对matmul_v2的量化算子转换吗？arm和x86平台都转不了；

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[F 3/26 13:26:22.894 ...optimizer/mir/static_kernel_pick_pass.cc:180 Apply] Check failed: !instruct.kernels().empty(): No kernels found for matmul_v2

matmul_v2进行paddleslim自动压缩量化后，不能使用paddlelite进行转换

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paddlepaddle2.5.2 paddleslim2.6, paddlelite2.13rc0, python 3.10 平台 x86 目前，我模型中有一个**matmul_v2**算子，我使用**paddleslim**的自动压缩量化后，使用**paddle inference**可以正确推理量化后的模型；但使用paddle_lite_opt --model_dir=./inference_model_q --optimize_out=p --optimize_out_type=naive_buffer --valid_targets=x86 ，报错如下： 1.Model is successfully loaded! [F 2/ 3 22:10: 6.227 ...optimizer/mir/static_kernel_pick_pass.cc:180 Apply] Check failed: !instruct.kernels().empty(): No kernels...