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Calvin Galagain
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轻量级全景分割模型LiPS面向资源受限型机器人
研究人员开发了LiPS，这是一种专为资源受限型机器人设计的新型轻量级全景分割模型。该方法在显著降低计算需求和提高吞吐量的同时，保持了具有竞争力的准确性。LiPS被提出作为一种实用的解决方案，可将先进的感知能力集成到移动机器人中。
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TokenMask简化视觉Transformer分割，提升效率
研究人员开发了TokenMask，一种在Token空间直接操作的视觉Transformer分割新方法，无需进行密集的空间特征图重建。该方法简化了计算结构，降低了内存和计算需求，同时保持了具有竞争力的准确性。通过在NVIDIA Jetson AGX Orin等硬件上使用TensorRT实现更快的推理，TokenMask提高了效率和速度，尤其适用于嵌入式视觉系统。