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VORTEX: Challenging CNN Applications in Texture Recognition through Orderless and Randomized Token Encodings
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出VORTEX方法，利用视觉变换器（ViTs）进行纹理识别，克服了深度卷积神经网络的局限性。VORTEX通过无序编码和多层次标记嵌入，在多个纹理数据集上展现出优越的性能和计算效率。
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关键要点
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VORTEX方法利用视觉变换器（ViTs）进行纹理识别，克服了深度卷积神经网络的局限性。
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VORTEX通过无序编码和多层次标记嵌入实现了有效的纹理分析。
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在多个纹理数据集上，VORTEX展现出与最新状态的性能相当或更优的结果。
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VORTEX在计算效率方面也表现出明显的优势。
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