비전 트랜스포머를 위한 양자화 기법에 대한 연구 동향 조사

김성민; 현민주; 송병철

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김성민 (인하대학교) 현민주 (인하대학교) 송병철 (인하대학교)

저널정보: 대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2024년도 대한전자공학회 추계학술대회 논문집

발행연도: 2024.11

수록면: 784 - 787 (4page)

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Vision Transformers(ViTs) have demonstrated comparable or even superior performance to CNNs in various computer vision tasks such as image classification, object detection, and semantic segmentation. However, due to their large model size and slower inference speed, it is challenging to deploy ViTs on low-power hardware with limited resources. Model quantization is one potential solution to these issues, but conventional CNN-based quantization techniques do not perform well when applied to Vision Transformers. As a result, there has been an increasing amount of research focused on developing quantization methods specifically tailored for Vision Transformers. This paper aims to discuss recent research trends in quantization techniques for Vision Transformers.

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