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一个重新参数化的视觉变换器（ReVT）用于领域通用的语义分割
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于数据增强驱动的方法，使用重新参数化的视觉Transformer（ReVT）和多模型训练后的权重平均化，实现了语义分割的域通用化。该方法在多个基准数据集上实现了小型模型和中型模型的最新mIoU性能，分别为47.3％和50.1％，相比之前的技术提高了1％和2.3％。此外，该方法需要更少的参数，帧速率更高，易于实施，并且在推断期间不会增加计算复杂度。
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关键要点
- 介绍了一种基于数据增强驱动的方法
- 使用重新参数化的视觉Transformer（ReVT）
- 通过多模型训练后的权重平均化实现语义分割的域通用化
- 在多个基准数据集上，小型模型的最新mIoU性能为47.3％，中型模型为50.1％
- 相比之前的技术，小型模型提高了1％，中型模型提高了2.3％
- 该方法需要更少的参数，帧速率更高，易于实施
- 在推断期间不会增加计算复杂度
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