CV 微调卷出天际，Mona：我小、我强、我省资源

Mona 是一种新型视觉适配器微调方法，由清华大学、国科大、上海交大与阿里巴巴联合开发。该方法通过引入多认知视觉滤波器和优化输入分布，仅调整 5% 的骨干网络参数，即可在实例分割、目标检测等多个任务中超越全参数微调的效果。相比传统方法，Mona 显著降低了适配和存储成本，解决了计算成本高、过拟合等问题。实验结果显示，Mona 在 COCO 和 ADE20K 数据集上分别提升了 1% 的 mAP 和 0.18% 的 mIoU。目前，Mona 已被复旦、中科大等单位广泛应用于医学、遥感等领域。
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