一文详解视觉Transformer模型压缩和加速策略(量化/低秩近似/蒸馏/剪枝)

↑ 点击蓝字 关注极市平台作者丨Feiyang Chen等来源丨AI生成未来编辑丨极市平台极市导读 本研究通过评估四种主要的模型压缩技术：量化、低秩近似、知识蒸馏和剪枝，来解决这一挑战。系统地分析和比较了这些技术及其组合在优化ViT以适应资源受限环境方面的效果。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿论文链接 : https://arxiv.org/pdf/2404.10407视觉Transformer（ViT）在计算机视觉领域标志性地实现了一次革命，超越了各种任务的最先进模型。然而，它们的实际应用受到高计算和内存需求的限制。本研究通过评估四种主要的模型压缩技术：量化、低秩近似、知识蒸馏和剪枝，来解决这一挑战。系统地分析和比较了这些技术及其组合在优化ViT以适应资源受限环境方面的效果。全面实验评估表明，这些方法在模型准确性和计算效率之间实现了平 ………………………………