FoveaDet：面向目标检测的注视式 CNN-Transformer 软硬件协同设计

FoveaDet 提出一种软硬件协同设计框架，用生物注视机制动态定位显著区域并裁剪 ViT 冗余 patch，在标准 GPU 上减少 65.4% 至 92.2% 浮点运算、推理加速 4.76x，mAP 相比稠密基线下降可忽略。团队还配套设计带专用指令的 RISC-V 核心以消除硬件瓶颈，面向算力严重受限的移动平台。