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xT：用于大图像中更大上下文的嵌套标记化
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
现代计算机视觉处理大图像的方式有降采样和裁剪，但会导致信息和上下文损失。研究人员提出了xT框架，可以在GPU上对大图像进行全局上下文与局部细节的建模。通过引入嵌套分词方案，可以提高准确度和F1分数，适用于大图像中的上下文相关分割。
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关键要点
- 现代计算机视觉处理大图像的方式主要有降采样和裁剪。
- 降采样和裁剪会导致图像信息和上下文的严重损失。
- 研究人员提出了xT框架，可以在GPU上有效建模大图像的全局上下文与局部细节。
- xT框架在经典视觉任务的基准数据集上进行了评估，显示出对大图像理解和细节融合的能力。
- 通过引入嵌套分词方案，xT框架在分类任务中提高了准确度和F1分数，分别提高了8.6%和11.6%。
- 该框架适用于大图像中的上下文相关分割。
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