FDAM
ICCV 2025 | FDAM:告别模糊视界,源自电路理论的即插即用方法让视觉Transformer重获高清细节
针对视觉 Transformer(ViT)因其固有 “低通滤波” 特性导致深度网络中细节信息丢失的问题,我们提出了一种即插即用、受电路理论启发的 频率动态注意力调制(FDAM)模块。 它通过巧妙地 “反转” 注意力以生成高频补偿,并对特征频谱进行动态缩放,最终在几乎不增加计算成本的情况下,大幅提升了模型在分割、检测等密集预测任务上的性能,并取得了 SOTA 效果。 该工作来自北京理工大学、RIKEN AIP和东京大学的研究团队。
10/15/2025 3:48:00 PM
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