Fugu-MT 論文翻訳(概要): PTQ4RIS: Post-Training Quantization for Referring Image Segmentation

論文の概要: PTQ4RIS: Post-Training Quantization for Referring Image Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17020v1
Date: Wed, 25 Sep 2024 15:23:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-27 03:15:16.404643
Title: PTQ4RIS: Post-Training Quantization for Referring Image Segmentation
Title（参考訳）: PTQ4RIS:画像セグメント参照後の量子化
Authors: Xiaoyan Jiang, Hang Yang, Kaiying Zhu, Xihe Qiu, Shibo Zhao, Sifan Zhou,
Abstract要約: Referring Image (RIS) は、視覚情報と言語情報の両方を理解することによって、ある文によって参照されるオブジェクトを画像に分割することを目的としている。既存のRIS手法は、リソース制限エッジデバイスにおける実用上の考慮を無視して、トップパフォーマンスモデルを探索する傾向にある。 PTQ4RISと呼ばれる学習後量子化フレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.25534118359173
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Referring Image Segmentation (RIS), aims to segment the object referred by a given sentence in an image by understanding both visual and linguistic information. However, existing RIS methods tend to explore top-performance models, disregarding considerations for practical applications on resources-limited edge devices. This oversight poses a significant challenge for on-device RIS inference. To this end, we propose an effective and efficient post-training quantization framework termed PTQ4RIS. Specifically, we first conduct an in-depth analysis of the root causes of performance degradation in RIS model quantization and propose dual-region quantization (DRQ) and reorder-based outlier-retained quantization (RORQ) to address the quantization difficulties in visual and text encoders. Extensive experiments on three benchmarks with different bits settings (from 8 to 4 bits) demonstrates its superior performance. Importantly, we are the first PTQ method specifically designed for the RIS task, highlighting the feasibility of PTQ in RIS applications. Code will be available at {https://github.com/gugu511yy/PTQ4RIS}.
Abstract（参考訳）: Referring Image Segmentation (RIS) は、視覚情報と言語情報の両方を理解することによって、ある文によって参照される対象を画像に区分することを目的としている。しかし、既存のRIS法は、リソース制限エッジデバイスにおける実用的応用を考慮せず、トップパフォーマンスモデルを探索する傾向にある。この監視は、デバイス上のRIS推論に重大な課題をもたらす。そこで本研究では,PTQ4RISと呼ばれる学習後量子化フレームワークを提案する。具体的には、RISモデル量子化における性能劣化の原因の根本原因を詳細に分析し、視覚およびテキストエンコーダにおける量子化の難しさに対処するために、二重領域量子化(DRQ)とリオーダーベースのアウトリア保持量子化(RORQ)を提案する。異なるビット設定(8ビットから4ビット)の3つのベンチマークに対する大規模な実験は、その優れたパフォーマンスを示している。重要なことは、RISタスク用に特別に設計された最初のPTQ手法であり、RISアプリケーションにおけるPTQの実現可能性を強調している。コードはhttps://github.com/gugu511yy/PTQ4RIS}で入手できる。

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