English(EN) MedSTP: Preserving Subspace and Transition Evidence for Medical VQA Token Pruning

新的MedSTP方法提高了医学VQA的Token剪枝效率

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-19 04:00

研究人员开发了一种名为子空间-过渡Token剪枝（MedSTP）的新方法，以提高医学视觉问答（VQA）模型的效率。MedSTP通过保留重要的子空间和过渡信息，解决了在医学图像中剪枝视觉Token的挑战，而这些图像中的局部证据至关重要。该方法在SLAKE、OmniMedVQA和RadImageNet-VQA等基准上进行了评估，使用了Lingshu-7B和Qwen3-VL-8B模型，并在封闭式和开放式评估中均展现了有效的性能。 AI

影响这项研究通过降低VQA模型的计算负荷，可能带来更高效的医学影像分析工具。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Mengchen Fan, Qizhen Lan, Xi Xiao, Lin Zhao, Liang He, Tianyang Wang, Xiaoqian Jiang, Pulin Che, Baocheng Geng · 2026-10-19 04:00

MedSTP：为医学VQA令牌剪枝保留子空间和转换证据

arXiv:2610.22751v1 Announce Type: new Abstract: Medical vision-language models (VLMs) for visual question answering (VQA) often pass long visual-token sequences to the language model, making visual-token pruning attractive but risky for medical images, where answers may depend on…

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