基于文本驱动的Token剪枝的Fast SAM2

这篇文章可能讨论了对Segment Anything Model (SAM) 的改进，重点关注速度和效率。使用“基于文本驱动的Token剪枝”表明，这是一种通过基于文本输入选择性地删除不太相关的token来优化模型处理的方法。这可能导致更快的推理时间和潜在的计算成本降低。来源是ArXiv表明这是一篇研究论文，可能详细介绍了所提出的改进的技术方面。

• •专注于改进Segment Anything Model (SAM)的速度和效率。
• •采用“基于文本驱动的Token剪枝”来优化处理。
• •可能涉及降低计算成本和改善推理时间。
• •作为ArXiv上的一篇研究论文呈现。