Nov, 2021

Vision Transformers 的统一剪枝框架

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TL;DR该论文提出了一种名为 UP-ViTs 的统一结构修剪框架，可在保持模型一致性的同时，压缩 Vision Transformer 等模型的体积并提高模型的准确性。实验证明，UP-ViTs 在 Object Detection 等任务中取得了不俗的性能，并在 ImageNet 上超越了传统的 ViTs 模型。
发现论文，激发创造
  • 统一视觉 Transformer 压缩

    本论文提出了一种统一的 ViT 压缩框架，其中使用了修剪、跳跃层和知识蒸馏等三种有效技​​​​术，经过在 ImageNet 数据集上的实验验证，我们的方法在保证精度的前提下有效压缩 Vision Transformers，比目前已有的压缩方法表现更优。

    Mar, 2022

  • COMCAT：注重效率的基于注意力机制的视觉模型压缩和定制化

    本文提出了一种高效的 ViT 压缩解决方案，该方法基于多头注意力层的新见解开发，可用于获得紧凑的基于注意力的视觉模型，并在图像分类任务中取得比最先进的剪枝方法更高的准确性。

    May, 2023

  • 一种用于 Vision Transformer 的快速无需训练的压缩框架

    提出优化 Transformer 模型 (ViT) 部署过程中训练代价高的问题的快速无需训练压缩框架，其中包括初层的稠密特征提取器、压缩率更高的模型和利用空间关系的局部 - 全局令牌合并方法，在多个模型上实现了至多 2 倍的 FLOPS 减少和 1.8 倍的推理吞吐量提升，训练时间比现有方法节省两个数量级。

    Mar, 2023

  • SPViT：通过软件 Token 剪枝加速视觉 Transformer

    通过利用输入令牌稀疏性并提出计算感知的软剪枝框架，可以大幅减少 Vision Transformer 计算成本，并满足移动设备和 FPGA 的资源规格要求，甚至在移动平台上实现 DeiT-T 的实时执行。

    Dec, 2021

  • CAIT：面向 ViTs 的高精度、快速推理和良好可迁移性的三赢压缩

    我们提出了一种联合压缩方法，用于 Vision Transformers（ViTs），旨在提供高准确性和快速推理速度，同时保持对下游任务的有利可传输性。具体来说，我们引入了不对称的令牌合并（ATME）策略来有效集成相邻的令牌，并引入一致的动态通道修剪（CDCP）策略来动态修剪 ViTs 中的不重要通道，大大提高了模型压缩效果。在基准数据集上进行的广泛实验表明，我们的方法在各种 ViTs 上都可以达到最先进的性能。

    Sep, 2023

  • 联合 Token 剪枝与挤压：更激进的视觉 Transformer 压缩

    采用新型 Token Pruning & Squeezing 模块（TPS）可以更高效地压缩视觉转换器，提高模型的计算速度和图像分类精度。

    Apr, 2023

  • 视觉 Transformer 模型压缩与加速综述

    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，解决了视觉 Transformer 在计算和内存需求方面的问题，并全面实验评估了这些技术及其组合在资源受限环境中优化 ViTs 的功效，证明了这些方法在模型精度和计算效率之间取得了平衡，为边缘计算设备的广泛应用铺平了道路。

    Apr, 2024

  • UPop: 压缩视觉语言 Transformer 的统一和渐进式修剪

    本文提出一种称为 UPop 的通用视觉 - 语言 Transformer 压缩框架，可以在多个生成性和判别性视觉 - 语言任务中自动分配修剪比例，并获得更高的压缩比。

    Jan, 2023

  • MiniViT: 基于权重复用压缩视觉 Transformer

    提出 MiniViT 压缩框架，利用权重多路复用和自注意力权重蒸馏相结合，显著减少参数数量，同时在视觉任务中保持高精度，找到解决 Vision Transformer 参数过多的问题的方法。

    Apr, 2022

  • 压缩视觉 Transformer 用于低资源视觉学习

    通过使用模型压缩技术，本研究旨在实现对视觉转换器在资源受限设备上的快速推理，以在边缘环境中将其部署在无人机上，并以最小的准确性损失，以便在监视、环境监测等领域开辟新的可能性。

    Sep, 2023