24 YOLOv11模型量化——FP16到INT8，推理速度翻倍，精度损失1%老张上周找我诉苦，说他们团队用YOLOv11部署到Jetson Orin上，FP16模型只能跑到45FPS，客户要求至少90FPS。他试了网上各种“一键量化”脚本，结果模型直接“崩了”——检测框乱飞，mAP从72%掉到51%。电话里他叹气：“量化这东西，看着简单，踩坑能踩到怀疑人生。”我告诉他，你踩的坑我都踩过。今天这篇，我就把YOLOv11从FP16量化到INT8的全套手艺教给你，包含PTQ（训练后量化）和QAT（量化感知训练）两种方案，精度损失控制在1%以内，推理速度翻倍。痛点拆解：为什么你的量化模型“崩了”？常见错误实现长这样：# 错误示范：直接调用TorchScript量化importtorch model=torch.load('yolov11n_fp16.pth')mode