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研究用知识蒸馏压缩视觉语言模型实现端侧火灾识别
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…
arXiv cs.AI54 天前
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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…
论文提出 TERRA 边缘 AI 框架，结合任务导向本地推理、无身份区域标记上报与置换不变区域证据聚合，支持 TERRA-Score 与 TERRA-Feature 两种模式。在 EN54 室内火灾报警数据集上，TERRA-Feature 用 24 位载荷达 AUPRC 0.990，TERRA-S…