2026年了，FPGA工程师做端侧AI推理，INT8量化后YOLOv8n精度掉到75%，除了QAT重训还有哪些工程上能快速拉回精度的招？

最近在国产高云FPGA上部署YOLOv8n做端侧目标检测，为了把模型塞进LUT和DSP资源有限的芯片里，做了INT8量化，结果mAP从82%直接掉到75%。领导催着上线，QAT重训周期太长等不起。想问问各位大佬，除了重训，有没有什么工程上的补偿手段能快速把精度拉回来？比如针对敏感层的混合精度、输出端的校准补偿、或者推理时的动态量化策略？求具体可落地的方案，最好有资源开销对比。