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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,868 - 1,871 (4page)
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A lightweight hybrid vision transformer (ViT), MobileViT, has been proposed to perform real-time vision tasks on resource-constrained mobile devices. However, due to its architecture that adds convolutional neural network (CNN) architecture to a standard transformer network, MobileViT has higher latency than light-weight CNN models that have relatively more parameters and floating-point operations (FLOPs). To address this, we remove the residual add of MobileNetV2 blocks with using reparameterization and replace layer normalization with batch normalization. The proposed network reduced the parameter count by 16.5% and FLOPs by 9.0% with only a 0.4% accuracy drop and reduced CPU and GPU latency by 12.7% and 12.3%, respectively compared to MobileViT-XXS.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Related Work
Ⅲ. Proposed Method
Ⅳ. Experimental Results
Ⅴ. Conclusion
Reference
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