NIPSAug, 2018

基于离散小波变换的卷积神经网络的详细密集推断

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TL;DR该论文提出了一种基于 CNN 编码器 - 解码器结构的 WCNN，并在城市景观数据集上进行了实验，结果表明它能够有效地进行高分辨率密集像素预测并提高准确性。
semantic segmentationcnnsdiscrete wavelet transformencoder-decoder architecturecityscape dataset
发现论文，激发创造
  • 基于小波的 CNN 用于噪声鲁棒性图像分类

    本文研究如何通过离散小波变换（DWT）代替传统的 max-pooling，strided-convolution 和 average-pooling 来提高卷积神经网络（CNN）的抗噪性能，并设计了 WaveCNets 来进行图像分类，实验证明 WaveCNets 相比于 VGG，ResNets 和 DenseNet 等传统版本具有更好的噪声鲁棒性和准确性。

    May, 2020

  • WaveCNet: 集成小波变换的卷积神经网络以抑制混叠效应，实现抗噪图像分类

    该论文提出了一种将小波变换与 CNN 融合的方法，通过 DWT/IDWT 层将特征图分成低频和高频两部分来提高 CNN 对噪声和对抗性攻击的鲁棒性，并在 COCO 检测数据集上不断提高 object detectors 性能的实验结果表明，该方法可以有效提升 CNN 的训练速度和精度。

    Jul, 2021

  • 多级小波卷积神经网络

    本文提出了一种多级小波卷积神经网络 (MWCNN) 模型，通过将小波变换嵌入到 CNN 体系结构中，以在减少特征映射分辨率和增加感受野之间实现更好的权衡，以实现图像去噪、单图像超分辨率、JPEG 图像伪影去除和物体分类等任务的有效性。

    Jul, 2019

  • 图像恢复的多层小波 - CNN

    本文提出了一种新的多层小波卷积神经网络（MWCNN）模型来更好地平衡感受野大小和计算效率，通过引入小波变换来减小收缩子网络中特征映射的大小并降低通道数，再使用反向小波变换来重建高分辨率特征映射，该模型可应用于许多图像修复任务，实验结果表明其有效性。

    May, 2018

  • 深度自适应小波网络

    本文提出一种采用多分辨率分析和波形表示的、深度神经网络的设计方法，以提升卷积神经网络的可解释性，并在图像分类任务中取得竞争性的准确性。

    Dec, 2019

  • DPW-SDNet：双像素小波域深度 CNN 用于 JPEG 压缩图像的软解码

    本文介绍一种基于深度卷积神经网络的双像素 - 小波域软解码网络，用于通过减轻压缩和模糊等失真，提高 JPEG 压缩图像的质量，并且实验结果表明该算法优于其他压缩失真减少算法。

    May, 2018

  • 基于距离加权的 Transformer 网络用于图像补全

    本文提出了一种新的架构，利用基于距离加权变换器的方法 (DWT) 来更好地理解图像组成部分之间的关系，并结合卷积神经网络 (CNNs) 和 DWT 块的优势来增强图像完成过程，通过编码全局依赖并计算基于距离加权的特征图，有效减少了视觉的歧义问题。同时，引入了残差快速傅里叶卷积 (Res-FFC) 块来结合编码器的跳跃特征与生成器提供的粗糙特征，进一步改进了对重复纹理的生成，同时还提出了一种简单有效的技术来归一化卷积的非零值，并通过细调网络层来规范梯度范数，提供了一个高效的训练稳定器。通过在三个具有挑战性的数据集上进行广泛的定量和定性实验，证明了我们提出的模型相比现有方法的优越性。

    Oct, 2023

  • 小波卷积神经网络

    我们提出了一种新的 CNN 架构，Wavelet CNN 结合多分辨率分析和 CNNs 成为一个模型，在图像分类和图像注释等任务中，它比传统 CNN 具有更好的性能与较少的参数。

    May, 2018

  • 小波卷积神经网络用于纹理分类

    本研究提出了一种新型的卷积神经网络，即小波卷积神经网络，将频域分析与卷积神经网络相结合，并在纹理分类中实验表明该模型比传统卷积神经网络的表现更好，且参数数量更少，易于训练。

    Jul, 2017

  • WaveMix: 图像资源高效的 Token 混合

    WaveMix 是一种采用多尺度 2D 离散小波变换 (DWT) 进行空间令牌混合的替代神经架构，与卷积神经网络 (CNNs) 和 ViTs 相比，在多个数据集上表现出了与它们相当甚至更好的泛化性同时需要更少的计算和存储

    Mar, 2022