【YOLO目标检测全栈实战专栏】04 模型压缩与量化：把YOLOv8塞进边缘设备的“瘦身秘籍”

还记得上周在客户现场，我盯着那块Jetson Nano开发板直冒冷汗。客户要求用YOLOv8做实时口罩检测，我自信满满地部署了训练好的模型——结果呢？

FPS只有3.2，画面卡得像PPT。客户总监站在旁边，眉头越皱越紧，我恨不得把模型塞进微波炉里“加热”一下让它跑快点。

那一刻我意识到：模型精度再高，跑不起来就是废纸。今天这篇，我就带你解决这个“模型太胖，设备太瘦”的尴尬。

痛点拆解：你以为的“模型压缩”都是错的

很多新手第一步就踩坑——直接调用torch.save(model.state_dict())，然后对着文件大小叹气。更常见的是这种“自杀式”压缩：

# 反例：暴力剪枝导致精度崩塌importtorchfromultralyticsimportYOLO model=YOLO('yolov8n.pt')