2026年，FPGA在AI边缘计算中部署YOLOv8n时，INT8量化后精度掉到多少算正常？怎么用校准集恢复？
最近在做FPGA边缘AI推理项目，用Zynq部署YOLOv8n做目标检测，INT8量化后mAP从0.65掉到了0.52，感觉掉得有点多。网上有人说正常掉0.1左右，也有说掉0.2-0.3都能接受。想问下大家，2026年实际项目中INT8量化精度掉到多少算正常？怎么用校准集（比如500张图片）来恢复精度？是不是跟校准集的选择、量化方法（如对称/非对称量化）有关？求大佬分享经验，最好能给出具体操作步骤，比如用Vitis AI还是Pytorch量化工具更稳？
单片机入门生
