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Parameter-Efficient Fine-Tuning for Pre-Trained Vision Models: A Survey and Benchmark

预训练视觉模型的参数高效微调：调查与基准

Yi Xin, Jianjiang Yang, Siqi Luo, Yuntao Du, Qi Qin, Kangrui Cen, Yangfan He, Zhiwei Zhang, Bin Fu, Xiaokang Yang, Guangtao Zhai, Ming-Hsuan Yang, Xiaohong Liu

机构 * Nanjing University（南京大学） ； Shanghai Innovation Institute（上海创新研究院） ； Shanghai Jiao Tong University（上海交通大学） ； University of Bristol（布里斯托大学） ； Shandong University（山东大学） ； University of Sydney（悉尼大学） ； University of Minnesota Twin Cities（明尼苏达大学双城分校） ； The Pennsylvania State University（宾夕法尼亚州立大学） ； Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences（深圳先进技术研究院，中国科学院） ； University of California at Merced（加州大学默塞德分校） 纠错

AI总结 本文调查了预训练视觉模型参数高效微调的最新进展，提出了V-PEFT Bench基准，并探讨了未来研究方向。

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