arXiv · cs.AI · Zihao Qi, Zhibo Zhang, Miaoxin Zhang, Jincheng Cai, Zengqiang Yan · 5 小时前模型评分33
BtsPruner：面向大型视觉语言模型的角色感知视觉 token 剪枝
BtsPruner: Role-Aware Visual Token Pruning for Large Vision-Language Models
导读
BtsPruner 提出一种免训练的角色感知视觉 token 剪枝框架，利用视觉 token 在编码过程中从局部细节载体逐步转为全局引用代表的现象，先定位角色转换点，再从后期阶段提取全局代表、从早期阶段递归找回局部细节 token。
分类置信度
中 · 待人工复核
- 只有单一媒体来源，需要人工复核。
来源级别：媒体与个人
事件类型：研究发布
证据摘录
- “Based on this observation, we propose BtsPruner, a training-free role-aware visual token pruning framework that preserves complementary token roles under a fixed budget.”
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org