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AlterMOMA: 通过替代模态屏蔽进行相机-LiDAR融合模型的冗余剪枝
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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
本文介绍了一种名为AlterMOMA的新剪枝框架，解决相机-LiDAR融合模型中的特征冗余问题。通过替代模态屏蔽和重要性评估函数AlterEva，有效识别冗余参数，提升自动驾驶感知能力，性能优于现有方法。
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关键要点
- 提出了一种名为AlterMOMA的新剪枝框架。
- AlterMOMA解决了相机-LiDAR融合模型中的特征冗余问题。
- 通过替代模态屏蔽有效识别冗余参数。
- 使用重要性评估函数AlterEva提升了模型性能。
- 该方法在自动驾驶感知能力方面优于现有方法。
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