# WP-PatchRouter-MS

**Repository Path**: wingsofpanda/WP-PatchRouter-MS

## Basic Information

- **Project Name**: WP-PatchRouter-MS
- **Description**: Patch-Router模型在SAM编码器前接入一个轻量级的CNN+MLP路由网络，基于下采样特征图为每个图像Patch计算重要性得分，并在ViT处理前剔除低分Patch。推理阶段仅对高分Token进行Transformer编码，从而大幅减少FLOPs和延迟，SAM解码器再通过位置插值恢复全分辨率Mask，几乎不影响分割精度。
- **Primary Language**: Python
- **License**: MIT
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-05-20
- **Last Updated**: 2025-05-20

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

Patch-Router SAM Acceleration

概述

本项目实现了一种基于高分辨率Token路由（Patch-Router）的SAM（Segment Anything Model）推理加速方案。Patch-Router通过对每个Patch计算重要性分数，仅将高分Patch对应的Token送入ViT编码器，从而显著降低FLOPs并提升推理速度，同时维持较高的分割精度。

特性
	•	高分辨率Token处理：直接在高分辨率Patch Embedding上进行路由，无需下采样。
	•	可配置门控策略：支持Top-K保留或阈值筛选两种Token选取方法。
	•	一体化示例：包含PatchEmbed、PatchRouter、ViT编码器和SAM解码器的完整流水线。
	•	MindSpore实现：基于MindSpore框架开发，适配高性能AI硬件。