Компьютерная наука > Компютерное видение и распознавание шаблонов [представлено 15 сентября 2026 года] Название: Ускоренное декодирование централизованного позиционного кодирования для просмотра сегмента PDF HTML (экспериментального) Резюме: После вывода модели, стадия дешифрования, которая преобразует необработанные сетевые продукты в изображения на целевом уровне, составляет значительную часть расходов по исполнению. Несмотря на его практическое воздействие, прогнозируемое декодирование привлекло к себе относительно мало внимания и часто осуществляется с использованием типовых рутинок процессора или неэффективных ядер ГПСП, что ограничивает выгоды от достижений в области эффективности моделей. В этой работе мы изучаем декодирование накладок, связанных с недавним кодированием синусоидального центроида для сегментации случая, в котором каждый пиксель восстанавливает позиционное приспособление к своему случаю центрроида. Такой подход допускает гибкое сегментирование без предопределенных предложений, однако извлечение масок из плотных встроенных устройств сопряжено с высокими вычислительными издержками. Мы представляем оптимизированную реализацию алгоритма декодирования, разработанного с учетом этого кодировки и непосредственно охватывающего проблемы параллелизации, синхронизации и доступа памяти на современных ГПС. Наше решение значительно снижает декодирование накладных расходов и улучшает запоздалость выводов " от конца до конца &qt; , превосходя как подходы на основе…
Ускоренное декодирование централизованного позиционного кодирования для сегментации случаев
arXiv:2609.16874v1 Annualce Type: New Humber Abstract: Помимо вывода модели, на этапе декодирования, который преобразует первичные сетевые продукты в представительства уровня задач, приходится значительная часть расходов по исполнению. Несмотря на его практическое воздействие, прогнозируемое декодирование привлекло к себе относительно мало внимания и часто осуществляется с использованием типовых рутинок процессора или неэффективных ядер ГПСП, что ограничивает выгоды от достижений в области эффективности моделей. В этой работе мы изучаем декодирование накладок, связанных с недавним кодированием синусоидального центроида для сегментации случая, в котором каждый пиксель восстанавливает позиционное приспособление к своему случаю центрроида. Такой подход допускает гибкое сегментирование без предопределенных предложений, однако извлечение масок из плотных встроенных устройств сопряжено с высокими вычислительными издержками. Мы представляем оптимизированную реализацию алгоритма декодирования, разработанного с учетом этого кодировки и непосредственно охватывающего проблемы параллелизации, синхронизации и