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ViT models

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  1. TOOL · CL_181117 ·

    EfficientViT-M2 在鲁棒在轨卫星图像分类中领先

    一项比较研究评估了14种不同的计算机视觉模型,包括各种视觉Transformer(ViT)架构,用于地球观测任务中的在轨卫星图像分类。研究侧重于准确性、计算效率、功耗以及对传输退化的鲁棒性。EfficientViT-M2 成为一个有力的候选者,在准确性、低功耗和对噪声及压缩的抵抗力方面提供了良好的平衡,使其适用于资源受限的在轨系统。

  2. TOOL · CL_51401 ·

    TSFLora框架降低了边缘设备的AI模型适配成本

    研究人员开发了TSFLora,一个旨在高效适配大型AI模型以用于无线边缘设备的新型框架。该方法通过压缩中间模型数据,解决了现有方法(如联邦微调和Split Learning)的局限性。TSFLora采用注意力引导的Token选择、合并和低比特量化等技术,在保持模型精度的同时,显著降低了通信开销和内存使用。