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English(EN) Channel-Wise and Token-Aware Post-Training Quantization for Visual State Space Duality

新的CTOAC量化方法提升了VSSD的性能和速度

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新的训练后量化方法CTOAC，用于视觉状态空间模型（VSSD），这是Mamba架构在图像处理方面的扩展。研究发现，激活量化是低比特VSSD性能的关键瓶颈，在代表性输入中存在显著的通道级幅度变化和令牌局部化极端值。CTOAC通过学习每输入通道的裁剪边界来最小化线性层输出的重建损失，而其他操作则保持原始精度。该方法在ImageNet-1K、COCO和ADE20K数据集上的VSSD变体中表现出鲁棒性，在目标检测和分割任务中保持了准确性和性能。此外，在RTX 4090上的优化部署实现了比FP32高1.42倍的速度提升。 AI

影响 提高了视觉状态空间模型的效率和性能，可能使其在资源受限的环境中得到更广泛的应用。

排序理由 学术论文，详细介绍了一种优化视觉状态空间模型的新方法。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Jonghyeon Lim, Changhoon Yim ·

    面向视觉状态空间对偶的通道感知和令牌感知训练后量化

    arXiv:2609.16656v1 Announce Type: new Abstract: State space models (SSMs), particularly Mamba, have emerged as efficient alternatives to attention-based architectures and have been extended to vision through ViM, VMamba, and Visual State Space Duality (VSSD). Yet the low-bit post…

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