算法论文8
FDAM模块让视觉Transformer重获高清细节
机器之心
AI 摘要
北京理工大学等团队:针对 ViT 细节丢失问题,提出 FDAM 模块。它受电路理论启发,能在几乎不增成本下提升模型性能,解决‘频率消失’痛点,有广阔应用前景。
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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)‘低通滤波’特性致细节丢失问题,北京理工大学等团队提出即插即用的 FDAM 模块。它受电路理论启发,能提升模型在分割、检测等任务性能,取得 SOTA 效果,有巨大应用潜力。

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