VSSD-Tiny

新的CTOAC方法改进了视觉状态空间对偶模型的低比特量化

研究人员开发了一种新的后训练量化（PTQ）方法，称为通道感知、Token平衡、输出感知裁剪（CTOAC），以解决视觉状态空间对偶（VSSD）模型中的低比特量化挑战。该研究确定激活量化是关键瓶颈，并提出CTOAC学习每输入通道的裁剪边界，从而最小化重建损失。该方法在各种VSSD模型尺寸的激进精度设置下成功保持了ImageNet-1K的准确性并提高了鲁棒性，同时在COCO和ADE20K数据集上的目标检测和分割任务中也保持了性能。在RTX …