경량화 이미지 분할모델 SlimSAM의 Distillation 성능 향상을 위한 동적 하이퍼파라미터 조정 기법에 관한 연구

Q: 이 논문에서 정의한 SlimSAM이란 무엇인가?

SAM의 경량화를 달성하기 위해 프루닝과 지식 증류 기법을 결합한 모델 구조다. 특히 정보 손실을 보완하기 위한 임베딩 정렬 방식과 학습 단계별로 정렬 대상을 조절하는 동적 가중치를 활용하여 모델의 복잡도를 줄이면서도 성능을 유지하도록 설계되었다.

Q: SlimSAM의 지식 증류 과정에서 동적 가중치 α의 감소 시점은 성능에 어떤 영향을 미치는가?

연구 결과, α의 감소 종료 시점을 앞당겨 정렬 대상 전환을 빠르게 수행할수록 학습 효율과 최종 IOU 성능이 향상되었다. 특히 N=8 설정에서 가장 우수한 결과가 나타났으며, 전환이 지연될수록 오히려 성능이 저하되는 경향을 보였다.

김민우; 정다흰

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김민우 (숭실대학교) 정다흰 (숭실대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2025 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2025.7

수록면: 349 - 351 (3page)

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SlimSAM은 Segment Anything Model(SAM)의 성능을 유지하면서도 경량화를 달성하기 위해 pruning과 knowledge distillation을 결합한 구조를 채택한다. 본 연구는 distillation 과정에서 사용되는 동적 가중치α 의 감소 방식이 모델 성능에 미치는 영향을 분석하였다. α의 감소 종료 시점(N ... 전체 초록 보기

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