Recti-Q: Feature-Space Rectification for Out-of-Distribution-Robust Quantized Perception in Edge Robotics
Recti-Q:用于边缘机器人中分布外鲁棒量化感知的特征空间校正
专题命中 其他机器人 :robotics(title);robotic(abstract);分类 cs.RO、cs.CV、cs.LG
AI总结 研究针对边缘机器人中PTQ在分布变化下可靠性降低的问题,提出轻量级特征空间校正框架Recti-Q,它冻结量化主干,仅用源数据训练小型分类器头LoRA适配器,与架构无关,能恢复鲁棒性,节省内存且实现低带宽OTA弹性修补。
Comments Accepted at the 2026 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2026)