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AlterMOMA: Redundancy Pruning for Camera-LiDAR Fusion Models through Alternative Modality Masking
原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种名为AlterMOMA的新剪枝框架，旨在解决相机-LiDAR融合模型中的特征冗余问题。该方法通过替代模态屏蔽识别冗余参数，并利用重要性评估函数AlterEva，显著提升了自动驾驶领域的感知能力。
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关键要点
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AlterMOMA是一种新的剪枝框架，旨在解决相机-LiDAR融合模型中的特征冗余问题。
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该方法通过替代模态屏蔽有效识别冗余参数。
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使用重要性评估函数AlterEva，该方法在性能上优于现有的剪枝方法。
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AlterMOMA的应用推动了自动驾驶领域的感知能力提升。
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