作者在基础任务和不同的模型变体上进行了广泛的实验,以证明PTQ4SAM的通用性。作者的PTQ4SAM可以无缝地融入到基于统计和学习型的后训练量化方法中,在6位SAM-L和SAM-H上实现了3.9 × FLOPs和4.9 × 存储节省,同时保持了无损性能。作者的主要贡献总结如下: 据作者所知,作者的工作是第一个针对Segment Anything Model...
模型参考代码实现:https://github.com/chengtao-lv/PTQ4SAM 【验收标准】 文中必须含有以下内容: 1、论文的核心创新点(一般在abstract和introduction的最后); 2、在数据集上的评价指标得分; 3、论文创新点相比其他工作的优势(需要有自己的理解); 4、使用MindSpore加载该论文的模型,选择某个数据集进行评估,得到和...
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