New State-of-the-Art Quantized Models Added in TF Model Garden

Posted by Jaehong Kim, Fan Yang, Shixin Luo, and Jiyang Kang

provides implementations of many state-of-the-art machine learning models for vision and natural language processing, and workflow tools to let you quickly configure and run those models on standard datasets. These models are implemented using modern best practices.

Previously, we have (TFMOT). In this post, we introduce new SOTA models optimized using QAT in object detection, semantic segmentation, and natural language processing.

RetinaNet+MobileNetV2

A new QAT supported object detection model has been added to the Model Garden. Specifically, we use a as the decoder. MobileNetV2 is a widely used mobile model backbone and we have provided QAT support since our is a neural network architecture for efficient and accurate semantic image segmentation on mobile devices. With a simple asymmetric encoder-decoder structure which consists of an efficient multi-scale context encoder and a light-weight hybrid decoder to recover spatial details from aggregated information, MOSAIC achieves better balanced performance while considering accuracy and computational cost. . In Table 2, we provide the benchmark comparison between for more benchmark results.

MobileBERT

)

We applied QAT to the MobileBERT model to show our QAT toolkit can apply to the Transformer based mode, which has become very popular these days.

. Model libraries in this repository are optimized for fast performance and actively maintained by Google engineers. Simple colab examples for training and inference using these models are also provided. Acknowledgements We would like to thank everyone who contributed to this work including the Model Garden team, Model Optimization team and Google Research team. Special thanks to Abdullah Rashwan, Yeqing Li, Hongkun Yu from the Model Garden team; Jaesung Chung from the Model Optimization team, Weijun Wang from the Google Research team. Vollständiger Original-Bericht Ausführliche Details, Code-Beispiele & Hersteller-Stellungnahme auf blog.tensorflow.org. ↗ Original-Artikel auf blog.tensorflow.org lesen Wie bewertest du diesen Beitrag? 1 Klick Feedback Hot 0 ️ Patch Now 0 Hilfreich 0 🤔 Diskutieren 0 Teilen mit Netzwerk & Team: 𝕏 Twitter 💼 LinkedIn 🦋 Bluesky WhatsApp Slack / Teams 👥 Team-Invite Link kopieren 📸 Social Card Hat Ihnen dieser Tipp / Anleitung geholfen? 👍 Ja, hilfreich! 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