arXiv cs.CV· Yuna Lee, Kyoungho Min, Yulhwa Kim·· 3 小时前AI 评分24
ERASE：用自适应两阶段 Token 剪枝消除冗余视觉 Token
ERASE: Eliminating Redundant Visual Tokens via Adaptive Two-Stage Token Pruning
AI 导读
ERASE 是一个自适应两阶段视觉 Token 剪枝框架，将图像级冗余去除与依赖指令的 Token 剪枝分离：第一阶段基于轻量原始图像统计得出保留 Token，第二阶段在解码器各层逐步移除与指令无关的 Token。在 Qwen2.5-VL-7B 上，ERASE 在保留 25% Token 时仍保持原模型 95.70% 的准确率，代码已开源。
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