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分布 底层视觉与图像复原1高效模型与推理加速1
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UCAN：用于轻量级超分辨率中扩展感受野的统一卷积注意力网络
UCAN: Unified Convolutional Attention Network for Expansive Receptive Fields in Lightweight Super-Resolution
UCAN 通过窗口注意力与 Hedgehog Attention 结合，并引入蒸馏式大核模块，在极低计算量下扩大有效感受野，为轻量级超分辨率及其他图像复原任务提供了可复用的高效架构设计。
Edge-RecViT：基于语义精炼动态递归的高效视觉 Transformer
Edge-RecViT: Efficient Vision Transformer via Semantic-Refined Dynamic Recursion
把「边缘词元富含结构信息」这一先验引入词元级动态深度分配，并配合隐层全共享参数的递归 Transformer，可在不改架构族的前提下同时压缩浮点运算量与参数量，适合直接迁移到 ViT 骨干的轻量化改造。