# megvii-research/FQ-ViT

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megvii-research/FQ-ViT, dépôt open source à 363 étoiles sur GitHub. Carte Alpha de RepoMasters. \[IJCAI 2022\] FQ-ViT: Post-Training Quantization for Fully…

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [megvii-research](https://repo.masters-masters.com/owners/megvii-research) |
| Étoiles | 363 |
| Forks | 57 |
| Langage | [Python](https://repo.masters-masters.com/languages/python) |
| Licence | Apache-2.0 |
| Création | 2021 |
| Sujets | vision-transformer, quantization, post-training-quantization, pytorch, imagenet |
| Rang | [Alpha (250 à 699 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/b_movie) |
| Voir sur GitHub | [megvii-research/FQ-ViT](https://github.com/megvii-research/FQ-ViT) |

## Fiche du dépôt

\[IJCAI 2022\] FQ-ViT: Post-Training Quantization for Fully Quantized Vision Transformer

Rang des dépôts qui ont 250 à 699 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 20 %. Rareté : Peu commune.

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Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.