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

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