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...
小波变换(Wavelet Transform)和卷积神经网络(CNN)的结合在图像处理、信号处理和机器学习等领域有着广泛的应用。 在图像分类中,小波变换可以提取图像的多尺度特征,增强CNN对图像局部和全局信息的理解能力。 在医学图像分析中,小波变换能够突出病变区域的特征,帮助CNN更准确地进行诊断或分割。 在信号处理中,小波变换可以提...
2025深度学习发论文&模型涨点之——小波变换+CNN 小波变换作为一种强大的时频分析工具,近年来在信号处理领域取得了显著成果。其核心优势在于能够同时在时域和频域提供信号的局部化信息,克服了传统傅里叶变换仅能提供全局频域信息的局限性。然而,传统的小波变换在处理高维数据(如图像、视频)时面临计算复杂度高、特征提取...
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...
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,所提出方法中的可训练参数...
其中港大研究人员这篇入选CVPR 2025的高分论文,提出新型纯CNN架构OverLoCK借鉴人类视觉系统“先概览后细察”的运作模式,创新性地采用深度阶段分解策略(DDS)与上下文混合动态卷积(ContMix)。这一创新组合在图像分类、目标检测等任务中成绩斐然,性能连超传统CNN、Transformer与Mamba!实现了速度与精度的完美平衡。
GestFormer模型通过巧妙结合小波变换和卷积神经网络(CNN),在降低计算复杂度和参数数量的同时,显著提升了模型的能效比和效率。这种结合不仅增强了模型的特征提取能力,还通过下采样有效减少了数据维度,同时保留了关键特征信息。这一创新在处理大规模图像数据集时尤为有效,显著提高了模型的计算效率。例如...
🔍在深度学习的研究中,小波变换与卷积神经网络(CNN)的结合被认为是一个具有巨大潜力的方向。这种组合能够带来“1+1>2”的效果,原因在于小波变换可以作为预处理步骤,提取出关键的局部特征,从而加速CNN的收敛并提升其性能。💡同时,CNN能够进一步处理小波变换提取的特征,提取出更高级的抽象表示,适用于后续的分类、识别...
近年来,研究者开始探索将小波变换与卷积神经网络(CNN)深度融合,通过构造基于小波基函数的可学习卷积核,实现了数学理论与深度学习框架的有机统一。 这种创新性结合不仅继承了小波变换的多尺度分解优势,还发挥了CNN的非线性特征学习能力,在医学影像分析、遥感图像解译等领域展现出显著优势。这种融合方法为建立具备物理意义的...
智能轴承故障诊断框架:一维改进自注意力增强CNN和经验小波变换 方法 经验小波变换(EWT):使用EWT算法将原始信号分解为三个频率分量,进一步提取多频率分量以增强信号特征。 一维改进自注意力增强卷积神经网络(1D-ISACNN):利用新开发注意力机制的优势和优化的元激活连接函数进行特征学习,以更好地捕获和映射信号中的关键信息...