视觉 Transformer 的实例感知组量化
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内容提要
本文介绍了多种视觉变换器的量化方法，包括双均匀量化、后训练量化和基于知识蒸馏的量化，旨在提升模型在移动设备上的性能和准确性。研究表明，这些方法在 ImageNet 数据集上实现了接近无损的预测准确度，并显著降低了计算成本。
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Q&A
什么是双均匀量化方法？
双均匀量化方法是一种优化视觉转换器量化准确度的技术，结合了Hessian指导的指标方法。
PTQ4ViT框架的主要优势是什么？
PTQ4ViT框架在ImageNet分类任务上实现了接近无损的预测准确度，8位量化的准确度降低小于0.5%。
后训练量化方法如何提高MobileViT的准确性？
新的后训练量化方法显著提高了MobileViTv1和MobileViTv2的平均准确性，达到7.75%。
SmoothQuant和OPT-m方法的作用是什么？
SmoothQuant with bias term (SQ-b) 和 optimal scaling factor ratio search (OPT-m) 方法在4位和5位量化的ViTs上显著提高了准确度。
基于知识蒸馏的变异感知量化方法有什么优势？
该方法显著提高了经过量化的Vision Transformers模型的准确性和训练效率。
GPTQ方法的设计准则是什么？
GPTQ方法的设计准则包括选择权重、特征增强和校准集等方面的鲁棒性。
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