本文探讨了视觉变换器的计算效率，提出了修剪补丁法、PatchMerger模块和多尺度补丁选择等新方法，以降低计算成本并提升模型性能。这些方法在点云学习和视频数据处理等领域取得了显著进展，展示了视觉变换器的应用潜力。

基于大脑启发的分步补丁合并技术在视觉变换器中的应用
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