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Transformer还能卷出新花样吗？回想一下2017年那篇经典论文，从NLP到CV一路狂飙，如今引用早已破十万，几乎成了深度学习的代名词。可别以为它已经饱和了——最近不少SOTA依旧是以Transformer为核心骨架展开的。

其在效率优化、长序列建模、跨模态融合等方向仍然存在大量潜力，很多问题还远没被真正解决。围绕Transformer“再造一遍”，依旧是很有含金量的研究路线。今天小图给大家精选3篇CVPR有关transformer方向的论文，请注意查收！

论文一：Progressive Focused Transformer for Single Image Super-Resolution

方法：

文章首先利用多阶段的特征提取结构，逐步聚焦并放大输入图像中的高频和关键区域，在每一阶段自适应调整注意力分布以捕捉细粒度信息。随后，作者引入动态聚焦模块，对图像内容复杂度进行评估，并针对性分配计算资源，极大提高了模型推理的性价比。最后，通过端到端训练，模型在保持较低计算成本的情况下，实现了对图像超分辨率任务的优异表现，有效提升了细节还原能力。

创新点：

• 提出渐进聚焦Transformer架构，实现对关键特征的逐步挖掘和高效利用。

• 设计了一种动态特征关注模块，自适应地分配计算资源到图像的细节丰富区域。

• 通过多层次处理策略，有效平衡了模型性能与实际推理效率。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2503.20337

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论文一：Decision SpikeFormer: Spike-Driven Transformer for Decision Making.

方法：

文章首先以脉冲神经元为核心单元重构Transformer，每层通过稀疏脉冲信号传递信息，有效降低能耗并提升推理响应速度。模型设计上同时结合时序自注意力，捕获决策过程中的历史依赖关系，以及位置自注意力，增强对状态空间结构的理解和利用。实验部分通过离线强化学习任务全面评测，DSFormer不仅实现了更高的决策准确率，还显著减少了计算资源消耗，展示了在实际智能体决策场景下的广阔应用前景。

创新点：

• 引入Spike-Driven机制，将生物启发的脉冲神经元特性融入Transformer结构，实现低能耗推理。

• 融合时序自注意力与位置自注意力，有效捕捉决策过程中的动态与结构信息。

• 在离线强化学习场景下，系统性地评估并验证模型在效率、性能和能耗上的综合优势。

论文链接：

https://arxiv.org/html/2504.03800v1

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论文二：Spiking Transformer: Introducing Accurate Addition-Only Spiking Self-Attention for Transformer

方法：

文章首先设计了一套全加法型的脉冲自注意力机制，通过稀疏脉冲信号实现高效信息交互，大幅降低了计算资源消耗。随后，将该机制无缝嵌入标准Transformer流程，利用SNN的事件驱动特性实现稀疏激活，提高整体运算效率。最终，在ImageNet-1K等视觉基准上进行系统评测，模型在保持极低能耗的同时取得了78.66%的高准确率，展现了脉冲Transformer在实际大规模应用中的巨大潜力。

创新点：

• 提出仅用加法运算实现的脉冲自注意力模块，显著提升能效，降低了硬件实现的复杂度。

• 创新性地将脉冲神经网络与Transformer架构深度融合，兼顾稀疏性与建模能力。

• 在ImageNet-1K等大规模数据集上实证，首次让脉冲Transformer达到主流视觉任务的高准确率。

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2503.00226

本文选自gongzhonghao【CVPR顶会精选】