새로운 경량화 모델을 개발하는 것이 아니라, 기존 객체탐지 모델에 여러 경량화 기법들을 적용하는 연구들도 진행되고 있다. 대표적인 기법인 양자화(Quantization)는 기존 신경망의 가중치에 사용되는 비트 수를 감소시켜 연산량을 줄이는 방식이다. Jacob et al [1]}은 ResNet, Inception 모델에 대해 기존의 32비트 float로 표현되는 가중치 정보를 8비트 integer로 표현함으로써 양자화를 진행하였고 4배의 모델 사이즈 감소를 이루었다. Yuan Cheng et al [2]}은 YOLOv3 모델에 양자화와 텐서화 기법을 적용하여 3.9배의 모델 압축을 이뤄냈다.

Исследования также проводятся с применением различных методов легковесной моделирования к существующим моделям обнаружения объектов, а не только созданием новых легковесных моделей. Один из самых известных методов - квантование (Quantization), который позволяет уменьшить количество бит, используемых для весов нейронной сети, что уменьшает вычислительную нагрузку. В работе Jacob et al [1], было применено квантование к моделям ResNet и Inception, представляющим весовую информацию, представленную в исходных 32-битных числах с плавающей точкой, в 8-битных целых числах, что привело к уменьшению размера модели в 4 раза. В работе Yuan Cheng et al [2], были применены квантование и техника тензоризации к модели YOLOv3, что позволило достичь сжатия модели в 3.9 раза.