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YOLO11部署优化:INT8量化 | 利用TensorRT PTQ+QAT联合量化,推理速度翻倍,精度几乎无损

你的YOLO11还在FP32上龟速运行?INT8量化后精度掉了5个点?本文将手把手带你走通TensorRT PTQ+QAT联合量化全流程,实测推理速度翻倍,精度损失控制在0.5%以内——这是2026年最值得掌握的AI部署优化技能。

目录速览

  • 背景:为什么你的YOLO11部署还在“踩油门不挂挡”?
  • 核心概念:PTQ + QAT,量化界的两张王牌
  • 第零步:YOLO11模型导出——pt到ONNX的完整流程
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