Data Free Quantization

Data Free Quantization 是一种在不访问任何训练数据的情况下实现高精度量化模型的技术。该方法通过生成合成边界支持样本，有效解决了量化过程中数据不可用的问题，显著提升了模型的部署效率和资源利用率，尤其适用于计算机视觉领域的模型优化与加速。