SAM의 제로샷 능력을 경량 의미 분할 모델에 효과적으로 증류하기 위해 몇 가지 방법을 고려할 수 있습니다. 먼저, SAM의 인스턴스 마스크와 TA의 의미 분할 출력을 조합하여 신뢰성 있는 앙상블 로짓을 생성하고, 이를 통해 학생 모델에 전달할 수 있습니다. 또한, SAM의 능력을 학생 모델로 전달하기 위해 다중 수준, 다중 규모의 지식 적응 모듈을 활용하여 TA와 앙상블 로짓에서 학생 모델로 지식을 전달할 수 있습니다. 이러한 방법을 통해 SAM의 제로샷 능력을 효과적으로 경량 의미 분할 모델에 증류할 수 있습니다.