ISCS: Parameter-Guided Feature Pruning for Resource-Constrained Embodied Perception
作者: Jinhao Wang, Nam Ling, Wei Wang, Wei Jiang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-09-21 (更新: 2026-01-06)
备注: Significant revision: The focus has been pivoted from learned image compression to embodied perception tasks. Experimental results and downstream applications have been updated to demonstrate the method's efficiency in split computing
💡 一句话要点
提出ISCS：一种参数引导的特征剪枝方法，用于资源受限的具身感知。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 具身感知 特征剪枝 资源受限 参数引导 边缘计算
📋 核心要点
- 现有具身感知方法在资源受限设备上部署高精度视觉模型时，面临计算能力和传输延迟的挑战。
- 论文提出ISCS方法，利用模型参数统计量估计通道重要性，无需数据集特定的消融测试或重型熵模型。
- 实验表明，该方法能有效降低端到端延迟，为资源受限的具身系统提供速度与精度的平衡。
📝 摘要（中文）
在具身人工智能中，鲁棒的感知对于人机交互至关重要。然而，由于设备算力和传输延迟的限制，在资源受限的智能体上部署高保真视觉模型仍然具有挑战性。利用潜在表示中的冗余可以提高系统效率，但现有方法通常依赖于代价高昂的、特定于数据集的消融测试或不适用于实时边缘机器人协作的重型熵模型。本文提出了一种通用的、与数据集无关的方法来识别和选择性地传输预训练编码器中的结构关键通道。该方法利用内在参数统计量（权重方差和偏差）来估计通道的重要性，而不是蛮力经验评估。分析揭示了一种一致的组织结构，称为不变显著通道空间（ISCS），其中显著核心通道捕获主要结构，而显著辅助通道编码精细的视觉细节。基于ISCS，本文引入了一种确定性的静态剪枝策略，从而实现轻量级的分割计算。跨不同数据集的实验表明，该方法通过绕过重型熵建模，实现了确定性的、超低延迟的流水线，为资源受限的、人机交互的具身系统提供了关键的速度-精度权衡。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决资源受限的具身智能体上部署高性能视觉模型的问题。现有方法，如基于数据集消融实验或熵模型的剪枝方法，计算成本高昂，不适用于实时边缘机器人协作。这些方法通常需要大量的特定数据集的训练和调优，泛化能力较差。
核心思路：论文的核心思路是利用预训练模型的内在参数统计量（权重方差和偏差）来估计特征通道的重要性。作者认为，模型参数的统计特性蕴含了通道对模型性能的贡献信息，因此可以通过分析这些统计量来识别和选择性地保留重要的特征通道。这种方法避免了耗时的消融实验和复杂的熵模型，从而降低了计算成本。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 参数统计量提取：从预训练编码器中提取权重方差和偏差等参数统计量。2) 通道重要性评估：基于提取的参数统计量，评估每个通道的重要性。3) 不变显著通道空间（ISCS）构建：根据通道重要性，将通道划分为显著核心通道和显著辅助通道。4) 确定性静态剪枝：基于ISCS，采用确定性的静态剪枝策略，选择性地保留重要的特征通道。5) 分割计算：将剪枝后的模型部署到边缘设备，进行轻量级的分割计算。
关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了利用模型参数统计量来估计通道重要性的思想。与传统的基于数据驱动的剪枝方法不同，该方法是数据集无关的，具有更好的泛化能力。此外，该方法还提出了不变显著通道空间（ISCS）的概念，为特征通道的选择提供了理论依据。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用权重方差和偏差作为通道重要性的指标。2) 定义了显著核心通道和显著辅助通道的概念，并基于此进行剪枝。3) 采用确定性的静态剪枝策略，避免了复杂的优化过程。具体的参数设置和网络结构细节在论文中没有详细描述，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够在保证一定精度的前提下，显著降低端到端延迟。具体性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。但论文强调，该方法为资源受限的具身系统提供了关键的速度-精度权衡。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于资源受限的具身智能体，例如移动机器人、无人机和可穿戴设备。通过降低计算复杂度和传输延迟，该方法能够提升这些设备在实时人机交互、环境感知和自主导航等任务中的性能，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。
📄 摘要（原文）
Prior studies in embodied AI consistently show that robust perception is critical for human-robot interaction, yet deploying high-fidelity visual models on resource-constrained agents remains challenging due to limited on-device computation power and transmission latency. Exploiting the redundancy in latent representations could improve system efficiency, yet existing approaches often rely on costly dataset-specific ablation tests or heavy entropy models unsuitable for real-time edge-robot collaboration. We propose a generalizable, dataset-agnostic method to identify and selectively transmit structure-critical channels in pretrained encoders. Instead of brute-force empirical evaluations, our approach leverages intrinsic parameter statistics-weight variances and biases-to estimate channel importance. This analysis reveals a consistent organizational structure, termed the Invariant Salient Channel Space (ISCS), where Salient-Core channels capture dominant structures while Salient-Auxiliary channels encode fine visual details. Building on ISCS, we introduce a deterministic static pruning strategy that enables lightweight split-computing. Experiments across different datasets demonstrate that our method achieves a deterministic, ultra-low latency pipeline by bypassing heavy entropy modeling. Our method reduces end-to-end latency, providing a critical speed-accuracy trade-off for resource-constrained human-aware embodied systems.