小波卷积（Wavelet Convolutions）是一种在卷积神经网络（CNNs）中用于增加感受野（Receptive Field）同时避免过度参数化的方法。它通过将小波变换（Wavelet Transform, WT）应用于卷积操作中，使得卷积层能够在保持参数效率的同时显著扩展感受野。小波变换（WT）：对输入数据进行小波变换，将其分解为不同频率的子带。例如...
论文提出的方法利用了小波变换(WT),这是来自时频分析的一个成熟工具,旨在有效扩大卷积的感受野,并通过级联的方式引导CNN更好地响应低频信息。论文将解决方案基于小波变换(与例如傅里叶变换不同),因为小波变换保留了一定的空间分辨率。这使得小波域中的空间操作(例如卷积)更加具有意义。 更具体地说,论文提出了WTConv,...
WTConv(小波卷积层),利用小波变换(WT)来解决卷积神经网络在现实大感受野时遇到的过度参数化问题。WTConv的主要目的是通过对输入数据的不同频率带进行处理,使CNN能够有效地捕捉局部和全局特征,WTConv成功解决了CNN在感受野扩展中的参数膨胀问题,提供了一种更为有效、鲁棒且易于集成的卷积层解决方案。 背景问题:传统的CN...
WTConv 通过利用小波变换 (WT) 将输入分解成不同频率的分量。对每个频率分量分别进行小核卷积,每个卷积关注不同的频率范围。 对于输入X,WTConv 的实现过程: 小波分解: 使用 Haar 小波变换将输入图像分解成低频和高频分量,并进行下采样。 多频卷积: 对不同频率分量分别进行小核深度可分离卷积。 小波重建: 将不同...
利用小波变换:论文首次将小波变换(WT)应用于卷积神经网络中,以有效地增加卷积的感受野,同时避免过度参数化。 即插即用替代品:WTConv层被设计为深度卷积的即插即用替代品,可以在任何给定的CNN架构中直接使用,而无需额外修改。 多频响应:WTConv层能够产生有效的多频响应,并且随着感受野大小的增加而优雅地扩展。
本文记录的是利用小波卷积WTConv模块优化YOLOv11的目标检测网络模型。WTConv的目的是在不出现过参数化的情况下有效地增加卷积的感受野,从而解决了CNN在感受野扩展中的参数膨胀问题。本文将其加入到深度可分离卷积中,有效降低模型参数量和计算量,并二次创新C3k2,==使模块更好地捕捉低频特征,增强网络性能。== ...
理解小波散射卷积需要拆解三个关键词。小波变换作为基底,通过缩放和平移操作捕捉信号的局部细节,比如心电图中的异常波形或语音信号中的爆破音。散射操作类似多层神经网络,逐级提取特征——第一层捕捉高频细节,第二层捕获低频轮廓,每层输出经过非线性变换后传递到下一层,形成层级化的特征表达。卷积则赋予模型平移不变性,...
小波变换的卷积形式基于卷积定理,简化了运算过程。其核心是选择合适小波函数,不同小波函数特性各异。Haar小波是常见小波函数,具有简单、正交等特点。Daubechies小波在平滑性和紧支撑性上表现良好。小波变换的卷积形式能在时域和频域同时分析信号。它可清晰展现信号在不同时间尺度上的频率分布。对于瞬态信号,小波变换卷积...
特征图个数:最后得到的特征图个数取决于filter个数,即卷积核的个数 ##多层卷积 6,10分别是卷积核的个数,卷积核个数决定输出特征图的c。 ##卷积层涉及的参数 滑动窗口步长 对于结果的影响;步长越小,得到的特征越多,对于图像问题来说,一般都设置步长为1 ...
WTConv层:论文提出了一种新层,称为WTConv,该层使用WT来有效地增加卷积的感受野,并且可以作为现有架构中的即插即用替代品。 实验验证:论文通过大量实验评估了WTConv在图像分类等计算机视觉任务中的效果,并展示了其带来的额外特性。 YoloV8改进策略:卷积篇|大感受野的小波卷积|即插即用_wtconv卷积层图-CSDN博客...