ReFIT视觉token缩减框架发布
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ReFIT视觉token缩减框架发布
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AI 综述
研究者 Seyoung Jeong 等人提出 ReFIT，一个面向图像理解的指令引导视觉 token 缩减框架，目标是加速大视觉语言模型（LVLM）的推理。 该框架针对高分辨率图像处理中视觉 token 缩减方法难以保留空间结构信息的问题，由 Relevance-Guided Window Reshaping（RWR）和 Instruction-Guided Token Refinement（ITR）两部分组成。相关成果发布在 arXiv cs.CV。
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最新进展10月8日 12:00
ReFIT：面向加速图像理解的自适应视觉 token 缩减框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv cs.CVReFIT：面向加速图像理解的自适应视觉 token 缩减框架
针对高分辨率图像处理中视觉 token 缩减方法难以保留空间结构信息的问题，研究者提出 ReFIT——一种指令引导的视觉 token 缩减框架，由 Relevance-Guided Window Reshaping（RWR）和 Instruction-Guided Token Refinement（ITR）两部分组成。
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