这是因为,一方面小波变换可以作为预处理步骤,提取出关键的局部特征,加速CNN收敛并提升性能;另一方面,CNN可以进一步处理小波变换提取的特征,提取高级抽象表示,用于后续的分类、识别或回归任务。 因此小波变换+CNN在学术界与工业界都很热门,特别是在信号处理和图像处理等任务中,效果炸裂好,比如ECCV 2024的WTConv,一种基于...
Discrete Wavelet Transform for CNN-BiLSTM-based Violence Detection 基于离散小波变换的CNN-BiLSTM暴力检测 方法 离散小波变换(DWT):使用一阶DWT提取视频中的对角线空间特征,并将这些特征传递给CNN以提取每一帧中的关键、高质量特征。 卷积神经网络(CNN):利用不同大小的卷积核提取特征,并通过ReLU激活函数限制特征值...
傅里叶分析、小波变换和CNN应用详解 在当今数字化时代,音乐、图像和视频已经成为人们娱乐、沟通和表达的重要方式。而数学作为一门基础学科,也在其中扮演着重要角色,帮助我们更加深入地理解和处理这些数字资源。傅里叶分析、小波变换和计算机视觉等数学技术,既有助于音频、图像和视频的压缩、滤波和降噪,也对非平稳信号进...
小波变换+CNN完美融合,最新idea发了CV顶会!这思路简直绝了!, 视频播放量 8371、弹幕量 24、点赞数 262、投硬币枚数 83、收藏人数 730、转发人数 76, 视频作者 水论文的小师妹, 作者简介 大家好我是小师妹,会在B站上分享各种机器学习、深度学习前沿论文和创新点,欢迎大
今天给大家推荐一个涨点发顶会的好方向:小波变换+CNN。这俩热点的结合可以轻松实现“1+1>2”的效果。 这是因为,一方面小波变换可以作为预处理步骤,提取出关键的局部特征,加速CNN收敛并提升性能;另一方面,CNN可以进一步处理小波变换提取的特征,提取高级抽象表示,用于后续的分类、识别或回归任务。
小波散射卷积神经网络是一种深度学习模型,结合了小波变换和卷积神经网络(CNN)的优点。小波变换具有良好的时频分析能力,能够提取信号中的细节信息;而卷积神经网络则擅长处理图像等二维数据。两者的结合,使得小波散射卷积神经网络在处理复杂信号和图像时具有更高的准确性和鲁棒性。二、小波变换小波变换是一种数学工具,能够...
在早些年的目标检测中,很多网络都利用单个高层特征,比如说Faster R-CNN利用下采样四倍的卷积层Conv4,进行后续的物体的分类和bounding box的回归。但是这样做有一个明显的缺陷,即小物体本身具有的像素信息较少,在下采样的过程中极易被丢失,所以就有了利用图像金字塔的方式进行多尺度变化增强。然后进一步就有了特征金字...
WCNN利用小波变换的多尺度分析能力,将小波系数作为卷积核,从而实现了对不同频率的信号进行不同程度的处理。这样做的好处是可以更好地捕捉信号的时频特征,并且在处理多尺度信号时能够更加高效。 小波变换与卷积神经网络的综合应用研究还有很多其他的方向和方法。比如,可以通过将小波变换和卷积神经网络结合,来解决图像去噪...
这意味着,与RGB图类似,将会有n通道的kernel function与同一个尺度函数图(CNN输入)进行卷积。 3.5 使用离散小波变换来分类信号 3.5.1 离散小波分类原理 DWT将信号切割成不同频率带,根据需求尽可能的多分。如果不同类型的信号呈现不同的频率特性,这些不同特点将会在一个频率子频带中得以呈现。如果我们从这些子频带...
近年来,人们尝试增加卷积神经网络(CNN)的卷积核大小,以模拟视觉Transformer(ViTs)自注意力模块的全局感受野。然而,这种方法很快就遇到了上限,并在实现全局感受野之前就达到了饱和。论文证明通过利用小波变换(WT),实际上可以获得非常大的感受野,而不会出现过参数化的情况。例如,对于一个 $k \times k$ 的感受野,所提出...