HAQ-ViT: A hardware-aware post-training quantization for efficient vision transformer inference

Zhao, Shiqi; Wang, Zhengjie; Sun, Heng; Wang, Sibo; Chen, Zihan; Fu, Changzeng; Yang, Jie; Sawan, Mohamad; Zhao, Shiqi; Wang, Zhengjie; Sun, Heng; Wang, Sibo; Chen, Zihan; Fu, Changzeng; Yang, Jie; Sawan, Mohamad

HAQ-ViT: A hardware-aware post-training quantization for efficient vision transformer inference

Shiqi Zhao, Zhengjie Wang, Heng Sun, Sibo Wang, Zihan Chen, Changzeng Fu, Jie Yang, Mohamad Sawan

Article de revue (2026)

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Mots clés

Département:

Département de génie électrique

Organismes subventionnaires:

National Natural Science Foundation of China, Hebei Natural Science Foundation, Fundamental Research Funds for the Central Universities

Numéro de subvention:

62404037, F2024501017, Z2024-043

Adresse URL de PolyPublie:

https://publications.polymtl.ca/76019/

Titre de la revue :

Knowledge-Based Systems ( vol. 342 )

Maison d'édition:

Elsevier BV

DOI:

10.1016/j.knosys.2026.115830

URL officielle:

https://doi.org/10.1016/j.knosys.2026.115830

OAI:

oai:publications.polymtl.ca:76019

ORCID

Date du dépôt:

07 avr. 2026 15:26

Dernière modification:

14 oct. 2026 14:37

Citer en APA 7:

Zhao, S., Wang, Z., Sun, H., Wang, S., Chen, Z., Fu, C., Yang, J., & Sawan, M. (2026). HAQ-ViT: A hardware-aware post-training quantization for efficient vision transformer inference. Knowledge-Based Systems, 342, 115830 (14 pages). https://doi.org/10.1016/j.knosys.2026.115830

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