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在深层网络中因“低通滤波”效应导致高频细节丢失的问题，北京理工大学、RIKEN AIP与东京大学团队提出即插即用的FDAM模块。该模块受电路理论启发，通过注意力反转生成高频补偿，并结合动态频段缩放，在几乎不增加计算成本的前提下，显著提升模型性能。在ADE20K上SegFormer-B0提升+2.4 mIoU，DeiT3-Base达52.6% mIoU SOTA；COCO上Mask DINO检测AP提升+1.6，分割AP提升+1.4。实验验证其能有效保留高频信息、缓解表征坍塌，为ViT在密集预测任务中的应用提供了高效、通用的解决方案。
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