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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…