2026年了，FPGA大赛用国产高云FPGA跑YOLOv8n，INT8量化后精度掉到72%，除了QAT和蒸馏，用TinyML的Adaptive Rounding能救回来吗？

最近在准备FPGA大赛，用高云FPGA跑YOLOv8n做实时缺陷检测，INT8量化后mAP从78%掉到72%，试了PTQ校准集调整效果不明显。听说TinyML圈子里Adaptive Rounding（自适应舍入）对低比特量化很有效，不用重训练就能提升精度。想请教一下，在FPGA上实现Adaptive Rounding具体怎么操作？是改量化参数还是改推理时的舍入逻辑？有没有开源实现可以参考？跟QAT和蒸馏比，性价比怎么样？