【2025CVPR】基于CNN-Transformer的高效量化EfficientQuant模型

 

目录

一、研究背景与挑战

二、核心方法：EfficientQuant架构

1. 结构感知块识别算法

2. 卷积块的均匀量化

3. Transformer块的Log2量化

三、创新点与优势

1. 结构感知量化策略

2. 高效硬件适配

3. 边缘部署友好

四、实验验证

1. 数据集与指标

2. 对比实验

（1）与其他PTQ方法的对比

（2）边缘设备实测

五、代码实现要点

1. Log2量化核心代码

2. 模型部署流程

六、可视化分析

1. 权重分布对比

2. 边缘设备性能对比

七、总结与展望

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一、研究背景与挑战

随着计算机视觉任务的复杂度提升，​CNN-Transformer混合模型凭借其局部特征提取（CNN）与全局上下文建模（Transformer）的能力，成为主流解决方案。然而，这类模型在边缘设备（如手机、无人机、IoT设备）部署时面临两大挑战：

1. ​计算资源受限​：
   混合模型的参数量和计算量远高于纯CNN或纯Transformer模型。例如，MobileViT_s（轻量级混合模型）的参数量已达22M，FLOPs高达3.2G。

2. ​量化部署困难​：
   现有量化方法（如PTQ、QAT）难以兼顾CNN的均匀分布权重与Transformer的非线性激活特