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REViT-v2：层次化窗口化旋转-反射等变ViT
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AI 综述
2026年10月7日，arXiv cs.CV 刊出 REViT-v2 论文，提出一种可扩展的旋转-反射群等变视觉 Transformer（ViT），其核心设计是窗口化群卷积自注意力与层次化特征架构。报道称，该模型可扩展至百万级参数，并能在 ImageNet 这类实用尺寸图像的大规模数据集上训练；论文共 7 页，已被 NeurIPS NeurREPS workshop 2026 接收，代码与预训练权重均已公开。本次为该事件目前唯一可见的报道，暂无与早先说法不一致之处。
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报道时间线
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10月7日
- arXiv cs.CVREViT-v2：用于等变特征提取的层次化窗口化旋转-反射等变 ViT
REViT-v2 提出一种可扩展的旋转-反射群等变 ViT，基于窗口化群卷积自注意力与层次化特征架构。该模型可扩展至百万级参数，并能在 ImageNet 这类实用尺寸图像的大规模数据集上训练，代码与预训练权重已公开。论文共 7 页，已被 NeurIPS NeurREPS workshop 2026 接收。
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