mtcnn int8量化时pnet生成几个calibrationTable？

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mtcnn的输入是图像金字塔，会有多个尺度的图片输入pnet，如果对pnet进行int8量化，那需要保存几个calibrationTable呢？是只生成一个，还是和图像金字塔的层数相同？谢谢！

@sigma 可能RNet对网络影响的权重更大

量化时发现一个现象，如果量化RNet检测准确度下降很多，只量化PNet和ONet准确度下降的不多，很奇怪

@金天 在 mtcnn int8量化时pnet生成几个calibrationTable？ 中说：

分多个网络标定比较复杂，建议还是

好的

@sigma 量化分多个网络标定比较复杂，建议还是一个网络去做

@金天 是的，但是现在有两个问题不是很明白

1. mtcnn三个小网络是分别生成三个校验表，还是这三个网络只生成一个校验表？
2. 对pnet来说，因为是全巻积网络，而且建立了图像金字塔，它的输入尺寸是不固定的，但是Calibrator的编写中网络的输入是resize后的，那对pnet来说它生成的校验表的个数是否和金字塔的层数有关呢？谢谢

tensorrt量化部署？
得先写calibration tool吧，具体标定方式也得根据你的数据集来。后面有时间出一个量化教程