视觉Transformer（ViT）作为计算机视觉领域的重要突破，成功将Transformer架构引入图像任务，通过自注意力机制建模全局依赖，为图像生成、视频理解等任务带来全新思路。然而，早期ViT在语义分割、实例分割等密集预测任务中表现受限，主要因其局部细节建模和多尺度特征能力不足。

为此，研究者提出多种改进方案：

1. 构建CNN与Transformer的混合架构，结合CNN的局部感受野与ViT的全局建模优势；

2. 引入多尺度融合与双向交互机制，提升小目标识别与复杂结构解析能力；

3. 优化预训练策略与模型压缩技术，如自监督学习、量化部署，增强泛化性与实用性。

当前，ViT已在医疗影像分析、自动驾驶等场景加速落地，成为连接学术与产业的关键桥梁。为助力顶会研究，我整理了12种前沿改进方法 ，并提供完整源码参考 ，助你快速挖掘创新点。

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【论文1：CVPR】ViT-CoMer: Vision Transformer with Convolutional Multi-scale Feature Interaction for Dense Predictions

Object detection performance on COCO val2017 using Mask R-CNN.

研究方法

这篇论文围绕视觉 Transformer（ViT）展开研究，提出了 ViT-CoMer 方法，该方法构建双分支架构，其中 ViT 分支直接加载开源预训练权重，CNN 分支通过多感受野特征金字塔模块（MRFP）提取多尺度空间特征，再利用 CNN-Transformer 双向融合交互模块（CTI）实现跨层级特征的多尺度融合，以增强模型的特征表示能力。

创新点

2 important modules

1. 提出将空间金字塔多感受野卷积特征注入ViT架构，有效缓解ViT局部信息交互有限和特征表示单一的问题。

2. 设计简单高效的CNN-Transformer双向融合交互模块，实现跨层级特征的多尺度融合，利于处理密集预测任务。

3. 构建无需额外预训练的ViT backbone，可直接加载各类开源预训练权重，结合多尺度卷积特征交互模块提升密集预测性能。

论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2024/papers/Xia_ViT-CoMer_Vision_Transformer_with_Convolutional_Multi-scale_Feature_Interaction_for_Dense_CVPR_2024_paper.pdf

The performances of different approaches on different tasks

【论文2：AAAI2025】AIQViT: Architecture-Informed Post-Training Quantization for Vision Transformers

研究方法

Overview of architecture-informed low-rank compensation

在研究视觉 Transformer（ViT）时，文中提出了一种基于多尺度特征融合的方法。该方法先通过卷积神经网络（CNN）提取图像不同尺度的局部特征，这些特征包含丰富的细节信息；同时利用 ViT 获取图像的全局特征，捕捉长距离依赖关系。最后，将两者提取到的特征进行有效融合，使模型兼具局部细节感知和全局理解能力，从而提升对复杂视觉任务的处理效果。

创新点

(a) Histogram of the first MHSA module’s postSoftmax activations in DeiT-T. (b) log2 quantizer (in blue) and DFQ (in orange). (c) Results on ImageNet with W3/A3 quantization. “DFQ(fixed)” means all the layers use the same interval. Best viewed in color

Visualization of the learned intervals and the influences of calibration data size

1. 引入动态注意力机制，突破传统ViT固定注意力模式，使模型能更精准聚焦图像关键区域。

2. 构建层次化特征聚合结构，弥补ViT在特征尺度处理上的不足，增强模型对多尺度视觉信息的理解。

3. 设计轻量化的ViT改进架构，在保持性能的同时减少计算量，提升模型在实际应用中的部署效率。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2502.04628

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