ViT-1.58b：1-bit 时代的移动视觉 Transformer
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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。
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Q&A
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。
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