연구진이 Hailo-8L 엣지 AI 가속기를 활용하여 온디바이스 모델 적응 파이프라인을 제안했어요. 미리 학습된 백본은 INT8로 양자화하여 가속기에서 실행하고, 가벼운 FP32 분류 헤드는 호스트 CPU에서 미세 조정하는 방식입니다.
Raspberry Pi 5 CPU 기준보다 최대 15.4배 빠른 학습 속도를 달성했으며, 에너지 소비량도 줄였습니다. 다양한 아키텍처와 데이터셋에서 효과를 확인했어요.
양자화된 특징의 품질을 유지하고 정확도 손실을 줄이기 위해 양자화 후 복원 과정이 중요함을 밝혔어요. GitHub에서 구현체를 확인할 수 있습니다.