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Visual State Space Duality
Visual State Space Duality
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新的CTOAC方法改进了视觉状态空间对偶模型的低比特量化
研究人员开发了一种新的后训练量化（PTQ）方法，称为通道感知、Token平衡、输出感知裁剪（CTOAC），以解决视觉状态空间对偶（VSSD）模型中的低比特量化挑战。该研究确定激活量化是关键瓶颈，并提出CTOAC学习每输入通道的裁剪边界，从而最小化重建损失。该方法在各种VSSD模型尺寸的激进精度设置下成功保持了ImageNet-1K的准确性并提高了鲁棒性，同时在COCO和ADE20K数据集上的目标检测和分割任务中也保持了性能。在RTX …
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新的CRISP框架通过VSSD增强遥感分割
研究人员开发了CRISP，一个新颖的校准框架，旨在利用视觉状态空间对偶（VSSD）增强遥感语义分割。该框架通过引入对偶校准算子（DCO）来解决VSSD边界平滑过度的问题，DCO在不影响线性复杂度的前提下恢复局部对比度和边界细节。此外，还引入了正交多原型（OMP）头，通过为每个类别分配多个原型来更好地模拟类内方差。在基准数据集上的实验表明，CRISP在平均F1和mIoU得分方面取得了显著改进，并且参数数量具有竞争力。