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LPViT：低功耗半结构化剪枝用于视觉 Transformer
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
该论文提出了 UP-ViTs 统一结构修剪框架，旨在压缩 Vision Transformer 模型体积并提高准确性。通过稀疏输入令牌和软剪枝，显著降低计算成本，适用于移动设备和 FPGA。同时，研究提出了多种高效的压缩技术，如 HeatViT 和 NViT，优化了模型性能和资源利用，确保在保持精度的同时实现更高的计算效率。
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关键要点
- UP-ViTs 是一种统一结构修剪框架，旨在压缩 Vision Transformer 模型体积并提高准确性。
- UP-ViTs 在 Object Detection 等任务中表现出色，并在 ImageNet 上超越传统 ViTs 模型。
- 通过输入令牌稀疏性和计算感知的软剪枝框架，显著降低 Vision Transformer 的计算成本，适用于移动设备和 FPGA。
- HeatViT 是一种硬件高效的图像自适应标记修剪框架，优化了 ViT 在嵌入式 FPGA 上的加速性能。
- NViT 是一种基于 Hessian 的全局结构裁剪方法，能够更高效地利用 ViT 模型参数，提升准确率并减少计算量。
- CP-ViT 是一种级联修剪框架，通过动态预测信息含量低的部分，减少计算冗余并保持高准确性。
- DIMAP 是一种数据无关的模块感知剪枝方法，能够有效压缩层级视觉转换器，且在减少 FLOPs 和参数时保持高准确率。
❓
延伸问答
UP-ViTs 框架的主要目标是什么？
UP-ViTs 框架旨在压缩 Vision Transformer 模型体积并提高准确性。
HeatViT 是什么，它的优势是什么？
HeatViT 是一种硬件高效的图像自适应标记修剪框架，优化了 ViT 在嵌入式 FPGA 上的加速性能。
NViT 方法如何提高 Vision Transformer 的性能？
NViT 是一种基于 Hessian 的全局结构裁剪方法，能够更高效地利用 ViT 模型参数，提升准确率并减少计算量。
CP-ViT 框架的工作原理是什么？
CP-ViT 通过动态预测信息含量低的部分，减少计算冗余并保持高准确性。
DIMAP 方法的特点是什么？
DIMAP 是一种数据无关的模块感知剪枝方法，能够有效压缩层级视觉转换器，并在减少 FLOPs 和参数时保持高准确率。
这些压缩技术适用于哪些设备？
这些压缩技术适用于移动设备和 FPGA，满足其资源规格要求。
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