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推进 DINO 1.5: 开拓开放集合目标检测的 “边缘
Grounding DINO 1.5 是一套由 IDEA Research 开发的先进的开放集合目标检测模型，旨在推进开放集合目标检测的边缘发展。
PDF2 months ago
TransLinkGuard: 针对边缘部署中模型窃取的 Transformer 模型保护
提出 TransLinkGuard，一种针对边缘设备上模型窃取的即插即用模型保护方法，核心部分是一个轻量级授权模块，能够根据输入对每个请求进行全新授权，在几乎没有额外开销的情况下实现与黑盒安全保证相同的安全保护。
PDF3 months ago
BETA: 边缘二值化能效优化的 Transformer 加速器
通过优化计算顺序和引入高度并行性和高速的 QMM 引擎，本文提出了一种基于二进制 Transformer 的能效较高的加速器 BETA，实验证明，BETA 在边缘部署中能够实现 174 GOPS/W 的平均能效，比之前基于 FPGA 的加速
PDF5 months ago
DeViT：分解视觉 Transformer 用于边缘设备的协同推理
最近的研究已经取得了视觉转换器 (ViT) 的巨大成功，在多个计算机视觉基准测试中取得了最先进的性能。然而，ViT 模型受到庞大的参数量和高计算成本的限制，导致在资源受限的边缘设备上难以部署。为了解决这个问题，我们提出了一种探索转换器结构的
PDF10 months ago
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。
PDF10 months ago
ICMLXLDA：边缘极端分类规模连续学习的线性判别分析
在边缘部署的类增量学习中，流式线性判别分析（LDA）在有限类别的情况下（最多 1000 个）得到了证明，但对于极端分类场景的部署尚未得到证明。本文提出了 XLDA 框架，该框架在边缘部署中将 LDA 分类器证明与 FC 层等效，包括在极端分
PDFa year ago