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回答：滑动窗口是一种特殊贴瓦片策略，Tile间有固定步长（可小于Tile尺寸形成重叠），常用于密集预测任务；贴瓦片概念更广义，可含非重叠、随机切块等方式。...
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回答：检测破损/空白/异常值Tile并标记，采用邻域插值或跳过策略；对关键任务（医疗/安防）引入冗余Tile与交叉验证，确保单块失效不影响整体结果。...
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回答：抽象硬件接口层，支持CUDA、ROCm、Metal、OpenVINO等；提供纯CPU回退路径；使用ONNX/TensorRT等中间表示确保模型可移植。...
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回答：①内存复用减少拷贝；②Tile尺寸与Batch Size联合调优；③重叠区最小化以降低冗余计算；④融合算法轻量化；⑤异构硬件加速（CPU/GPU/NPU协同）。...
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回答：明确业务输入类型（图像/文本/多模态）、最大尺寸与精度要求，制定Tile尺寸、重叠率、融合规则的基准配置，并构建可复用的预处理与后处理流水线。...
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回答：遥感图像幅面巨大（如卫星全景），贴瓦片可分块进行地物分类、目标检测，并行处理后拼接成全域地图；支持多时相分析，且能针对不同分辨率传感器动态调整Tile参数。...
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回答：医学影像（CT/MRI）常达数千像素，贴瓦片可分块送入模型检测病灶，避免下采样丢失微小病变；结合重叠融合保证病灶跨块连续性，提高诊断可靠性。...
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回答：Patch Embedding是模型内部将图像均匀切分为固定大小向量作为Transformer输入，属于模型结构的一部分；贴瓦片是外部预处理策略，可灵活调整尺寸与重叠率，独立于模型结构，用于突破...
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回答：①训练时模拟推理分块策略，提高训练-推理一致性；②处理超大图/长文数据集，避免内存溢出；③多尺度训练增强鲁棒性；④分布式训练中按Tile划分数据并行组，优化负载均衡。...
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回答：可将原本无法加载的大图/长文拆成小块，使消费级GPU甚至边缘设备也能运行大模型推理，扩展模型部署范围，降低硬件门槛，同时保持接近全图处理的精度。...