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ED-ViT：针对边缘设备的分布式推理视觉变换器
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原文中文，约700字，阅读约需2分钟。
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内容提要
最近的研究提出了 DeViT 框架，通过将大型视觉转换器分解为多个小模型，实现高效协同推理，适用于边缘设备。该方法利用知识蒸馏和特征匹配模块提升小模型的性能。在 CIFAR-100 和 ImageNet-1K 数据集上，DeViT 在效率和准确性上表现优异。
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关键要点
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最近的研究提出了 DeViT 框架，通过将大型视觉转换器分解为多个小模型，实现高效协同推理。
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DeViT 方法适用于边缘设备，利用知识蒸馏和特征匹配模块提升小模型的性能。
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ViT 模型因庞大的参数量和高计算成本在资源受限的边缘设备上难以部署。
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DeViT 通过分解大型 ViTs 促进边缘部署，目标是实现快速高效的协同推理。
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DEKD 是一种基于知识蒸馏的分解和集成算法，增强了从大型 ViT 中分解出的模型的模仿能力。
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在 CIFAR-100 数据集上，DeViT 提高了端到端延迟 2.89 倍，仅牺牲 1.65% 的准确性。
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在 ImageNet-1K 上，DeDeiTs 的准确性超过了 MobileViT-S，同时运行速度提升了 1.72 倍，能源消耗降低了 55.28%。
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