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轻量化骨干网络
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OmniZip：学习一个统一且轻量的多模态数据无损压缩器
OmniZip: Learning a Unified and Lightweight Lossless Compressor for Multi-Modal Data
其模态统一分词器把图像可逆地映射为 token 序列，配合模态路由的上下文建模，为视觉研究者提供了一种把图像压缩/编码与轻量 Transformer 骨干结合的思路，可用于端侧图像存储与传输、以及作为生成模型分词器设计的参考。
面向高效非对称无人机跟踪的双分支蒸馏 Transformer
Dual-branch Distilled Transformer for Efficient Asymmetric UAV Tracking
面向视觉跟踪的教师引导双分支蒸馏方案（特征级+预测级+目标感知细粒度蒸馏）可直接迁移到任意轻量骨干的跟踪器或检测器上，用于在压缩骨干的同时保住目标表征与定位精度；推理期时序自适应模块也提供了一个低开销提升时序鲁棒性的可复用插件。