Are All Tokens Necessary for Visual Place Recognition? An Empirical Study of Token Reduction for Efficient Inference
作者: Tong Jin, Yunpeng Liu, Shuyu Hu, Qinghua Zhang, Ruize Han, Song Wang, Feng Lu
分类: cs.CV
发布日期: 2026-07-20
💡 一句话要点
提出视觉标记减少方法以提升视觉位置识别效率
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 视觉位置识别 标记减少 计算效率 视觉变换器 实时应用 智能监控 自动驾驶
📋 核心要点
- 现有的视觉位置识别方法在处理所有视觉标记时存在显著的计算开销，影响实时应用。
- 本文提出了一种系统的标记减少基准，评估不同的标记修剪和合并方法以提高VPR效率。
- 实验结果显示，标记减少可以显著降低计算成本和提高吞吐量，同时保持较高的识别准确率。
📝 摘要（中文）
近年来，基于视觉变换器的视觉位置识别（VPR）方法取得了显著的识别性能。然而，这些模型在整个网络中处理所有视觉标记，导致了巨大的计算开销，限制了其在实时和资源受限场景中的应用。为了解决这一问题，本文首次系统性地评估了视觉位置识别中的标记减少方法，包括标记修剪、标记合并和混合方法。通过广泛的实验和深入分析，研究揭示了标记减少在VPR中的重要特性，并提供了准确性与推理效率之间权衡的实用见解。研究表明，标记减少可将计算成本降低多达29%，并提高吞吐量达44%，同时识别准确率仅降低不到1%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有视觉位置识别方法中，所有视觉标记处理导致的计算开销过大的问题。这种开销限制了模型在实时和资源受限场景中的应用。
核心思路：论文的核心思路是通过系统性地评估标记减少技术，探索在不同配置下的识别性能与计算效率之间的平衡，从而实现高效的视觉位置识别。
技术框架：整体架构包括标记修剪、标记合并和混合方法三个主要模块。研究通过对多个先进VPR模型和多样化数据集的评估，分析不同方法的性能表现。
关键创新：最重要的技术创新在于首次系统性地建立了标记减少的基准，揭示了标记减少在VPR中的多种重要特性，并提供了准确性与推理效率之间的实用见解。
关键设计：研究中设置了多种标记减少配置，评估了其对识别性能、计算复杂性和推理速度的影响，确保在降低计算成本的同时，保持识别准确率的稳定性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，标记减少方法能够将计算成本降低多达29%，并提高吞吐量达44%。在此过程中，识别准确率的降幅保持在1%以下，显示出良好的性能平衡。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能监控、自动驾驶、机器人导航等需要实时视觉位置识别的场景。通过提高VPR的效率，能够在资源受限的设备上实现更快速的视觉检索和识别，推动相关技术的实际应用和发展。
📄 摘要（原文）
Recent visual place recognition (VPR) methods based on vision transformers, particularly foundation models, have achieved remarkable recognition performance. However, these models process all visual tokens throughout the entire network, resulting in substantial computational overhead, which hinders their deployment in real-time and resource-constrained scenarios. A natural question thus arises: are all visual tokens necessary for VPR? To answer this question, we present the first systematic benchmark of token reduction for efficient visual place recognition. Our benchmark comprehensively evaluates representative token pruning, token merging, and hybrid pruning-merging methods across multiple state-of-the-art VPR models and diverse benchmark datasets covering urban, suburban, and natural environments. We further investigate token reduction from multiple perspectives, including recognition performance under different reduction configurations, computational complexity, inference speed, qualitative visualization, and deployment efficiency on edge devices. Through extensive experiments and in-depth analysis, our benchmark reveals multiple important characteristics of token reduction in VPR and provides several practical insights into the trade-offs between accuracy and inference efficiency. For example, token reduction can reduce computational cost by up to 29\% and improve throughput by up to 44\%, while incurring less than 1\% degradation in recognition accuracy. Overall, this work establishes a comprehensive foundation for future research on token-efficient VPR and efficient visual retrieval systems. Our codes and models will be available atthis https URL