Split Computing per Vision Transformer in Ambienti MEC Automotive

Analisi della scelta del punto di taglio nei backbone Swin e ViT, misurando il bilanciamento tra banda dei tensori e latenza cellulare.

Compressione di Feature tramite Autoencoder sul Collo di Bottiglia

Autoencoder convoluzionali a bordo comprimono i token di attenzione di 16 volte, rigenerati su GPU MEC con perdita di mAP inferiore allo 0,5%.

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