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DeiT-B/16
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AI 管道助力识别古代埃兰楔形文字符号
研究人员开发了 EpigraphNet，一个用于从退化碑文图像中识别埃兰楔形文字符号的新型管道。该系统利用零样本 SAM2 分割来创建干净的符号掩码，然后由经过微调的 Vision Transformer (ViT-B/16) 进行分类处理。EpigraphNet 的性能显著优于现有的 CNN 和 Transformer 基线模型，在 132 类基准测试中取得了 86.41% 的 top-1 准确率，并展示了对常见和罕见符号更均衡的识别能力。
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研究人员优化视觉Transformer用于半导体检测
研究人员开发了一个新颖的框架，用于在资源受限的工业环境中优化视觉Transformer（ViTs）的部署。该方法同时优化了架构、Token压缩和位宽精度，解决了ViTs的高计算成本和内存需求问题。将其应用于集成电路芯片封装的半导体缺陷分类，该框架在保持必要精度的同时，实现了超过十倍的吞吐量提升，以及参数量、FLOPs和能耗的十倍降低。