最近，多篇关于多层感知机MLP的创新论文引起了CV圈的广泛关注这些论文，包括MLPMixerBeyond SelfAttentionRepMLP以及Do You Even Need Attention都在短时间内发布，被称作是quot初代quotMLP论文让我们逐一解析这些论文的关键点首先，MLPMixerarXiv210501601由谷歌VIT团队提出，其核心是。
一篇由美国东北大学等机构的研究者撰写的综述论文，详细分析了PEFT的发展历程算法分类如加性微调选择性微调重参数化微调和混合微调高效设计策略如剪枝量化和内存优化以及在不同领域的应用，如LLMViT视觉文本模型和扩散模型该综述覆盖了250多篇最新文献，包括斯坦福大学和北京大学在内。
静态面部表情识别SFER相较于动态面部表情识别DFER在数据丰富的训练条件下表现更优然而，论文提出了一种名为S2DStatic to Dynamic的创新模型，通过结合现有的SFER模型和关键点特征的动态信息，有效解决了DFER中的挑战模型首先基于ViT和MCPs构建基础SFER图像模型，然后通过插入TMAs实现向视频。
OccNet 3D空间估计增强图像匹配鲁棒性 通过3D占用率估计处理遮挡，论文Link 230709356知识蒸馏优化 DOT关注任务和知识转移损失，论文Link 230708436，以及CSKD技术将CNN知识注入ViT，无需中间特征旷视研究院的这些成果涉及视频分割提示驱动的分割单应性矩阵生成多曝光融合。
论文所述，我们的研究在ImageNet上取得了显著成就，86。
