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Kaizhen Tan
Kaizhen Tan
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新方法从街景图像估算车道宽度
研究人员开发了UrbanVGGT，一种使用街景图像估算车道宽度的新方法。该方法结合了语义分割、3D重建和比例校准来测量车道尺寸。在华盛顿特区数据集上测试，UrbanVGGT实现了0.252米的平均绝对误差，超过95%的估算值在地面真实值的0.50米以内。该方法还应用于三个城市，创建了一个原型车道宽度数据集，展示了其大规模城市规划数据生成的潜力，但仍需进一步验证。
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研究发现视觉令牌修剪会影响多模态大语言模型的校准
一篇新的研究论文探讨了视觉令牌修剪对多模态大语言模型（MLLMs）校准的影响。该研究发表在arXiv上，揭示了修剪令牌的方法显著影响模型校准，即模型置信度与其正确性之间的一致性。基于覆盖率的修剪方法，侧重于保持证据覆盖率，在LLaVA-1.5和Qwen2-VL等各种模型上，以最小的准确率损失实现了校准的改进。相比之下，基于注意力的修剪方法有时会导致准确率下降和过度自信增加。