본 논문은 Vision Transformer (ViT)의 주요 한계점인 주파수 소멸 문제를 해결하기 위해 주파수 동적 어텐션 변조(FDAM) 기법을 제안합니다. FDAM은 회로 이론에서 영감을 받아 어텐션 메커니즘의 저주파 통과 필터 특성을 역전시키는 Attention Inversion (AttInv)과 주파수 성분 가중치 조절을 위한 Frequency Dynamic Scaling (FreqScale) 두 가지 기술로 구성됩니다. 이를 통해 ViT의 주파수 응답을 직접적으로 조절하여 세부 정보와 질감의 손실을 방지하고, 다양한 모델(SegFormer, DeiT, MaskDINO)과 과제(Semantic Segmentation, Object Detection, Instance Segmentation)에서 성능 향상을 달성합니다. 특히 원격 감지 분야에서도 최첨단 성능을 기록했습니다.
