ICLRMar, 2022

统一视觉 Transformer 压缩

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • Vision Transformers 的统一剪枝框架

    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。

    Nov, 2021

  • 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

  • 基于 Transformer 的端到端图像压缩和分析

    本文提出了一种基于 Transformer 的端到端图像压缩和分析模型，实现云端图像分类应用，并通过两步训练策略解决了率失真精度优化问题。实验结果表明，该模型在图像压缩和分类任务中均具有有效性。

    Dec, 2021

  • 记忆高效的视觉变换器：一种激活感知的混合秩压缩策略

    本文提出了一种基于激活感知的模型压缩方法，通过使用不同层的低秩张量逼近来减少 Vision Transformers（ViTs）的参数数量，克服了内存限制，实现在内存受限环境中嵌入 ViTs 而不影响其性能。

    Feb, 2024

  • 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

  • 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

  • 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

  • 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

  • Q-ViT: 准确的、完全量化的低位视觉 Transformer

    本文介绍了一种基于信息矫正模块和分布引导蒸馏方案的量化视觉变换器压缩方法，可以在 ImageNet 数据集上实现高达 80.9％的准确性，并且比全精度对应物超过 1.0％的 Top-1 精度。

    Oct, 2022