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TOOL · CL_123326 · Jul 2 · 14:34

ViT 分割方法在高压缩下的对比研究

一篇新的研究论文探讨了在极高压缩率和损坏输入数据下，使 Vision Transformers (ViTs) 在语义分割任务中更高效的方法。该研究比较了两种主要方法：结构化剪枝，即移除 ViT 架构内的冗余组件；以及 Token 缩减，即减少输入 Token 的数量。研究结果表明，虽然 Token 缩减在较低压缩水平下有效，但在严重压缩下性能会显著下降，而结构化剪枝则表现出更稳定的性能曲线。该研究提出了一种结合适度剪枝和 Token …