Oct, 2022

Q-ViT: 准确的、完全量化的低位视觉 Transformer

PDF
TL;DR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。
vision transformersquantizationinformation rectification moduledistribution guided distillationperformance
发现论文，激发创造
  • Bi-ViT: 推动视觉 Transformer 量化极限

    介绍一种专门用于大规模预训练模型在硬件受限设备上快速部署的量化方法，并提出一种基于可训练缩放因子和排名感知蒸馏的 Binarized ViT 模型。该方法在 ImageNet 等数据集上都取得了较高的 Top-1 准确率，并在 FLOPs 方面获得了显著的理论加速。

    May, 2023

  • ViT-1.58b：1-bit 时代的移动视觉 Transformer

    ViT-1.58b 是一种新的 1.58-bit 量化的视觉 Transformer 模型，通过三值量化的方式来平衡效率和准确性，实现了在存储和计算开销方面的高效扩展。实验证明，ViT-1.58b 与全精度 ViT 相比，在减少存储使用和计算成本方面取得了显著的成果，从而突出了极端量化技术在开发可持续的人工智能解决方案方面的潜力，并为实际应用中高效模型部署的广泛讨论做出了贡献。

    Jun, 2024

  • 变异感知视觉变换器量化

    该研究提出了一种基于知识蒸馏的变异感知量化方法，可显著提高 Vision Transformers 模型在经过量化的情况下的准确性和训练效率。

    Jul, 2023

  • ViDiT-Q: 图像和视频生成的扩散变压器的高效准确量化

    Diffusion transformers have challenges in quantization, but the proposed ViDiT-Q method achieves lossless W8A8 quantization and ViDiT-Q-MP achieves W4A8 with negligible visual quality degradation, resulting in memory optimization and latency speedup.

    Jun, 2024

  • MPTQ-ViT：VisionTransformer 的混合精度后训练量化

    提出了 SmoothQuant with bias term (SQ-b) 和 optimal scaling factor ratio search (OPT-m) 方法以及一种多精度后训练量化框架 (MPTQ-ViT)，在 ImageNet 数据集上进行的实验表明，与现有方法相比，所提方法在 4 位和 5 位量化的 ViTs 上均取得了显著的准确度提高。

    Jan, 2024

  • I-ViT：整数量化优化视觉 Transformer 推理

    本文提出 I-ViT 作为 Vision Transformers 的整数量化方案，在不使用浮点算数的情况下，通过整数算术和位移来完成计算图的整个计算过程，并使用 Shiftmax 和 ShiftGELU 等方法来近似非线性组件，以减少模型复杂性并提高在边缘设备上的有效性，实验结果表明整数量化达到与 FP 基线相当（甚至略高）的准确率，并且使用 TVM 在 GPU 的整数算术单元上实现了 3.72-4.11 倍的推断加速。

    Jul, 2022

  • FQ-ViT: 完全量化视觉 Transformer 的后训练量化

    本研究开发了基于 Power-of-Two Factor（PTF）和 Log-Int-Softmax（LIS）的技术来简化全量化视觉 Transformer 的推理复杂度，并应用于各种基于 Transformer 的体系结构和基准测试中，以达到更高的性能。

    Nov, 2021

  • Q-HyViT: 桥接块重构的混合视觉 Transformer 后训练量化

    为了解决 vision transformers 在移动设备上的高计算需求问题，我们提出了一种新的 post-training quantization 方法，成功地让 efficient hybrid vision transformers（MobileViTv1 和 MobileViTv2）的平均准确性有了显著提高（达到 7.75%），我们将在指定的网址上发布我们的代码。

    Mar, 2023

  • Vision Transformer 的补丁混合精度量化

    本文提出了一种基于 patch 的混合精度量化方法，用于 ViTs 神经网络的高效推理，通过引入轻量级全局度量并采用帕累托前沿法自动分配最佳的位精度来减少搜索成本。实验证明这种方法大大减少了搜索成本，使混合精度量化应用于 ViTs 变得容易。

    May, 2023

  • 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