セグメントアニシングモデルの高効率な推論のための学習後量子化

セグメントアニシングモデルの大規模なメモリ使用量と計算コストを削減するため、バイモーダル分布の特性を分析し、それを正規分布に変換する「バイモーダル統合」戦略と、多様な注意スコアの分布に適応する「適応的粒度量子化」手法を提案する。