本文介绍了一种名为One-D-Piece的可变长度离散图像分词器，采用“Tail Token Drop”技术，优化了图像压缩和重建质量。该方法在保持高重建质量的同时，支持灵活的令牌数量，显著优于传统压缩方法，如JPEG和WebP，适用于多种计算机视觉任务。
本文介绍了一种新型图像分词器策略，基于语义视觉转换器（sViT）的分割模型在特征捕获和全局依赖关系上表现优越。通过引入Plug-and-Play开放词汇语义分割技术，显著提升了图像分类和理解的效率，尤其在视觉问答和图像字幕生成任务中表现良好。
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