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ViT-1.58b：1-bit 时代的移动视觉 Transformer
内容提要
本文介绍了一种基于信息矫正模块和分布引导蒸馏的量化视觉变换器压缩方法，在ImageNet上实现了80.9%的准确率。研究探讨了ViTs的量化技术、硬件加速及其在资源受限设备上的应用，提出多种量化方法以提升模型性能和训练效率，旨在推动无人机监视和环境监测等领域的应用。
关键要点
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本文介绍了一种基于信息矫正模块和分布引导蒸馏的量化视觉变换器压缩方法，在ImageNet上实现了80.9%的准确率。
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提出了一种基于可训练缩放因子和排名感知蒸馏的Binarized ViT模型，适用于硬件受限设备的快速部署。
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研究了Vision Transformers的模型量化和硬件加速，探讨了其独特架构特性和最新量化技术的比较分析。
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提出了一种基于知识蒸馏的变异感知量化方法，提高了量化后模型的准确性和训练效率。
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提出了一种基于patch的混合精度量化方法，显著减少了搜索成本，使混合精度量化应用于ViTs变得容易。
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提出I-ViT作为整数量化方案，通过整数算术和位移完成计算，实验结果显示其准确率与FP基线相当。
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研究旨在实现视觉转换器在资源受限设备上的快速推理，以支持无人机监视和环境监测等应用。
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提出了多种量化方法，如SmoothQuant with bias term和optimal scaling factor ratio search，显著提高了量化ViTs的准确度。
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分析了移动设备上ViT网络面临的挑战，为未来研究方向提供基础，选择最佳的ViT视觉架构。
延伸问答
ViT-1.58b的量化方法有什么特点？
ViT-1.58b采用信息矫正模块和分布引导蒸馏方案，实现了在ImageNet上80.9%的准确率。
如何提高量化后ViT模型的准确性？
可以通过基于知识蒸馏的变异感知量化方法来显著提高量化后模型的准确性和训练效率。
ViT在资源受限设备上的应用有哪些？
ViT可用于无人机监视和环境监测等领域，支持在资源受限设备上的快速推理。
Binarized ViT模型的优势是什么？
Binarized ViT模型适用于硬件受限设备的快速部署，并在ImageNet上取得了较高的Top-1准确率。
什么是I-ViT整数量化方案？
I-ViT是通过整数算术和位移完成计算的整数量化方案，实验结果显示其准确率与FP基线相当。
ViT网络在移动设备上面临哪些挑战？
ViT网络在移动设备上面临计算和存储资源限制等挑战，需要设计硬件友好的算法。
