Mona：一种新型视觉适配器微调方法，仅调整 5% 的参数，在多个视觉任务中超越全参数微调，为视觉模型的高效微调提供了新的思路。
原文标题：CVPR 2025 | CV 微调卷出天际，Mona：我小、我强、我省资源
原文作者：机器之心
冷月清谈：
怜星夜思：
2、Mona 方法中提到的“多认知视觉滤波器”具体是如何提升模型对视觉信息的理解能力的？与传统的卷积操作相比，它的优势体现在哪些方面？
3、文章提到 Mona 在少样本情况下表现出色，这对于实际应用有什么意义？在数据匮乏的场景下，Mona 相比其他微调方法有哪些优势？
原文内容
合作单位包括清华、国科大、上海交大、阿里巴巴。本文第一作者为殷东硕，清华大学计算机系「水木学者」博后，中科院博士，曾以一作身份在 Nature Communications、IEEE CVPR、IEEE ICCV、ACM MM、IEEE TITS 等国际期刊/会议发表论文，并任 NeurIPS、CVPR、ICCV、ICLR、IEEE TIP、IEEE TMM 等会议期刊审稿人。曾获「中国科学院院长奖」，并与微软亚洲研究院 MSRA 和阿里巴巴集团进行科研合作。研究方向包括计算机视觉、参数高效微调、视频生成、多模态以及遥感图像解译等。
Mona（Multi-cognitive Visual Adapter）是一种新型视觉适配器微调方法，旨在打破传统全参数微调（full fine-tuning）在视觉识别任务中的性能瓶颈。
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论文标题：5%>100%: Breaking Performance Shackles of Full Fine-Tuning on Visual Recognition Tasks
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论文地址：https://arxiv.org/pdf/2408.08345
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代码地址：https://github.com/Leiyi-Hu/mona
Mona 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，就能在实例分割、目标检测、旋转目标检测等多个经典视觉任务中超越全参数微调的效果，显著降低了适配和存储成本，为视觉模型的高效微调提供了新的思路。
论文亮点
随着现代深度学习的发展，训练数据和模型规模的增加成为模型性能的重要增长点，但随之而来的是模型的垂直应用和微调成本和难度的提升。
传统全量微调需要更新模型所有参数（如 GPT-3 的 1750 亿参数），计算成本极高。即使以早期的 BERT 为例，单卡训练 100 万数据也需 5-7 小时，对硬件资源和时间的要求限制了研究复现和实际应用。
同时，随着模型参数从亿级迈向万亿级，直接微调不仅成本高昂，还可能因过拟合导致性能下降。此外，多任务场景下需为每个任务保存完整模型副本，存储成本剧增。
参数高效微调（Parameter Efficient Fine-Tuning，PEFT）通过保持预训练模型参数冻结，仅调整少量参数就可实现大模型在垂直应用领域的高效适配。但目前大多数 PEFT 方法，尤其是视觉领域的 PEFT 方法的性能相较于全量微调而言还存在劣势。
Mona 通过更适合视觉信号处理的设计以及对预训练特征分布的动态优化，在小于 5% 的参数成本下首次突破了全量微调的性能枷锁，为视觉微调提供了新的解决方案。
本文的核心在于强调：（1）PEFT 对于视觉模型性能上限的提升（尤其是参数量较大的模型）；（2）视觉模型在全微调（尤其是少样本情况）会存在严重的过拟合问题；（3）1×LVM + n×Adapter 模式在实际业务中潜在的性能和效率优势。
对于具体业务来说，有些用到 LVM 或者多模态大模型（如 OCR 等任务）的任务会对视觉编码器部分进行固定或仅微调 linear 层来适应下游数据。Mona 的存在理论上可以进一步提升 LVM、多模态大模型对视觉特征的理解和重构，尤其是对于一些少样本 post-training 问题。
方法
Mona 包含降维、多认知视觉滤波器、激活函数和升维等模块，并在适配器内部加入了跳跃连接（Skip-Connections），以增强模型的适应能力。这种结构设计使得 Mona 能够在保持高效的同时，显著提升视觉任务的性能。
多认知视觉滤波器
Mona 方法的核心在于引入了多认知视觉滤波器，这些滤波器通过深度可分离卷积（Depth-Wise Convolution）和多尺度卷积核（3×3、5×5、7×7）来增强适配器对视觉信号的处理能力。与传统的线性适配器不同，Mona 专门针对视觉任务设计，能够更好地处理二维视觉特征，通过多尺度特征融合提升模型对视觉信息的理解能力。
输入优化
Mona 在适配器的前端加入了分布适配层（Scaled LayerNorm），用于调整输入特征的分布。这种设计能够优化从固定层传递过来的特征分布，使其更适合适配器的处理，从而提高微调效率。
实验结果
实验设置
论文在多个代表性视觉任务上进行了实验，包括：
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实例分割（COCO）
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语义分割（ADE20K）
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目标检测（Pascal VOC）
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旋转目标检测（DOTA/STAR）
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图像分类（Flowers102、Oxford-IIIT Pet、VOC2007）
实验使用了 SwinTransformer 系列作为骨干网络，并基于 ImageNet-22k 数据集进行预训练。
性能对比
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在 COCO 数据集上，Mona 方法相比全参数微调提升了 1% 的 mAP，仅调整了不到 5% 的参数。
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在 ADE20K 数据集上，Mona 提升了 0.18% 的 mIoU，表现出色。
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在 Pascal VOC 数据集上，Mona 提升了 3.6% 的 APbox，显示出显著的性能提升。
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在旋转目标检测任务（DOTA/STAR）中，Mona 在多个框架下均优于其他方法。
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在图像分类任务上，Mona 也有不俗的性能。
收敛性分析
在所有方法中，Mona 收敛速度更快，并且明显超过了全微调。
即插即用模块
import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F------------------------------ Mona 模块 ------------------------------
INNER_DIM = 64
class MonaOp(nn.Module):
def init(self, in_features):
super().init()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_features, in_features, kernel_size=3, padding=3 // 2, groups=in_features)
self.conv2 = nn.Conv2d(in_features, in_features, kernel_size=5, padding=5 // 2, groups=in_features)
self.conv3 = nn.Conv2d(in_features, in_features, kernel_size=7, padding=7 // 2, groups=in_features)self.projector = nn.Conv2d(in_features, in_features, kernel_size=1, )
def forward(self, x):
identity = x
conv1_x = self.conv1(x)
conv2_x = self.conv2(x)
conv3_x = self.conv3(x)x = (conv1_x + conv2_x + conv3_x) / 3.0 + identity
identity = x
x = self.projector(x)
return identity + x
class Mona(BaseModule):
def init(self,
in_dim,
factor=4):
super().init()self.project1 = nn.Linear(in_dim, INNER_DIM)
self.nonlinear = F.gelu
self.project2 = nn.Linear(INNER_DIM, in_dim)self.dropout = nn.Dropout(p=0.1)
self.adapter_conv = MonaOp(INNER_DIM)
self.norm = nn.LayerNorm(in_dim)
self.gamma = nn.Parameter(torch.ones(in_dim) * 1e-6)
self.gammax = nn.Parameter(torch.ones(in_dim))def forward(self, x, hw_shapes=None):
identity = xx = self.norm(x) * self.gamma + x * self.gammax
project1 = self.project1(x)
b, n, c = project1.shape
h, w = hw_shapes
project1 = project1.reshape(b, h, w, c).permute(0, 3, 1, 2)
project1 = self.adapter_conv(project1)
project1 = project1.permute(0, 2, 3, 1).reshape(b, n, c)nonlinear = self.nonlinear(project1)
nonlinear = self.dropout(nonlinear)
project2 = self.project2(nonlinear)
return
结论
Mona 方法通过多认知视觉滤波器和输入优化，显著提升了视觉任务的微调性能，同时大幅减少了参数调整量。这一方法不仅在多个视觉任务中超越了传统全参数微调，还为未来视觉模型的高效微调提供了新的方向。
预印版期间，Mona 已被复旦、中科大、南大、武大等多家单位的工作视为 SOTA 方法运用在医学、遥感等领域。Mona 的开源代码将进一步推动这一领域的研究和应用。
© THE END
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