Cómputo Dividido para Vision Transformers en MEC Automotriz

Evaluación del punto de corte óptimo en arquitecturas Swin y ViT, analizando el compromiso entre ancho de banda y latencia móvil.

Compresión de Características por Autoencoder en el Cuello de Botella

Autoencoders convolucionales ligeros a bordo comprimen tokens 16x antes del envío, reconstruyéndose en la GPU MEC con menos del 0,5% de pérdida en mAP.

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