[논문리뷰] 3DZip: Spatial-Aware Feature Diversity-Guided Token Compression for 3D Question Answering본 논문은 projection-based 3D VLM에서 발생하는 극심한 token 중복성 문제를 해결하고자 합니다.#Review#3D Vision-Language Models#Token Compression#Feature Diversity#Determinantal Point Process#3D Question Answering#Spatial Reasoning2026년 8월 3일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] SeGPruner: Semantic-Geometric Visual Token Pruner for 3D Question AnsweringVision-language models (VLMs)를 3D Question Answering (3D QA)에 적용할 때, 다중 뷰 이미지에서 발생하는 극심한 시각적 중복(token redundancy) 문제가 주요 장애물로 작용합니다.#Review#3D Question Answering#Vision-Language Models#Visual Token Pruning#Semantic-Awareness#Geometry-Guided2026년 3월 31일댓글 수 로딩 중