研究用知识蒸馏压缩视觉语言模型实现端侧火灾识别
原文标题：Distilling Vision-Language Models for On-Device Fire Understanding
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该研究探索将领域专用的视觉语言模型（VLM）压缩至设备端部署，用于火灾检测。通过师生知识蒸馏框架，将大型VLM蒸馏为轻量级学生模型，并在商用Detectium火灾传感器上部署评估。结果显示，Qwen2.5-0.5B在准确率、延迟和内存占用间取得最佳平衡，为资源受限的安全关键场景部署专用VLM提供了指导。
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知识蒸馏把火灾检测VLM压到端侧，Qwen2.5-0.5B综合权衡最佳
- •采用师生蒸馏框架，把为火灾理解微调的大VLM蒸馏为轻量学生模型
- •跨多个VLM家族与规模实验显示，小模型保留了教师大部分火灾理解能力
- •在商用Detectium火灾传感器上实机部署，联合评估准确率、延迟与内存
- •压缩与部署不只影响准确率，也改变模型失效模式
- •Qwen2.5-0.5B在准确率、延迟、内存三者间给出最强整体权衡
为什么重要：为资源受限的安全关键场景部署专用VLM提供实证参考，尤其提示失效模式会随压缩改变、不能只看准确率。
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