RKNN 量化实战：校准集怎么选，精度损失怎么控
量化把 FP32 权重压成 INT8，速度和内存收益巨大，但校准集分布若与真实场景不符，精度会断崖式下跌。
校准集是量化的灵魂
- 校准集来自真实摄像头：200-500 张覆盖昼夜、天气、角度的截帧，远胜通用数据集；
- 逐层量化敏感度：对精度敏感的首尾层可保持 FP16 混合量化；
- 量化后必须评估：用真实验证集算 mAP，掉点超过 2-3% 就该调校准集而非硬上。
把校准集和量化配置纳入版本管理——三个月后重新训练模型时，你会需要它们。
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