专栏名称: 集智书童
书童带你领略视觉前沿之美,精选科研前沿、工业实用的知识供你我进步与学习!
今天看啥  ›  专栏  ›  集智书童

南开大学提出 ADFQ-ViT,解决 ViT 在低比特量化时显著准确性损失的问题 !

集智书童  · 公众号  ·  · 2024-07-22 09:00
    

文章预览

点击下方卡片,关注 「集智书童」 公众号 点击加入👉 「集智书童」 交流群 想要了解更多: 前沿AI视觉感知全栈知识 👉 「分类、检测、分割、关键点、车道线检测、3D视觉(分割、检测)、多模态、目标跟踪、NerF 」 行业技术方案 👉 「 AI安防、AI医疗、AI自动驾驶 」 AI模型部署落地实战 👉 「CUDA、TensorRT、NCNN、OpenVINO、MNN、ONNXRuntime以及地平线框架」 欢迎扫描上方二维码,加入「 集智书童-知识星球 」,日常分享论文、学习笔记、问题解决方案、部署方案以及全栈式答疑,期待交流! 免责声明 凡本公众号注明“来源:XXX(非集智书童)”的作品,均转载自其它媒体,版权归原作者所有,如有侵权请联系我们删除,谢谢。 视觉 Transformer (ViTs)在各种计算机视觉任务中表现出卓越的性能,但其庞大的参数规模显著增加了内存和计算需求,阻碍 ………………………………

原文地址:访问原文地址
快照地址: 访问文章快照
总结与预览地址:访问总结与预览