Apr, 2023

EWT: 单幅图像去噪高效小波变换器

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TL;DR提出了一种高效的小波变换器 (Efficient Wavelet Transformer，EWT) 方法，使用离散小波变换 (DWT) 和反小波变换 (IWT) 降采样和升采样以实现图像降噪。同时，还提出了一种新颖的双流特征提取块 (DFEB) 来在不同的级别提取图像特征，缩短模型推断时间和 GPU 存储器使用量。实验证明，该方法提高了原始 Transformer 的速度超过 80%，减少了 GPU 存储器使用量超过 60%，并取得了良好的去噪结果。
transformer-based image denoisingefficient wavelet transformerdiscrete wavelet transforminverse wavelet transformdual-stream feature extraction block
发现论文，激发创造
  • 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

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    Jul, 2021

  • 基于小波的 CNN 用于噪声鲁棒性图像分类

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    May, 2020

  • 基于离散小波变换的卷积神经网络的详细密集推断

    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。

    Aug, 2018

  • 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

  • 基于 Transformer 和公平训练的轻量级单图像去噪探索

    本研究提出七种轻量级去噪变压器网络，并探讨基于裁剪的数据增强对其训练的重要性，这有助于在实际应用中更高效地去除数字设备固有的噪声并提高视觉识别能力。

    Apr, 2023

  • 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

  • WaveDH: 基于小波子带引导的卷积神经网络在高效图像去雾中的应用

    WaveDH 是一个新颖而紧凑的 ConvNet，利用小波分解从特征层中提取低频和高频组件，以提高处理速度并实现高质量重建，在频率感知的基础上对特征进行了优化，以在计算成本和准确性之间取得有利的权衡，通过大量实验证明，WaveDH 方法在多个图像去雾基准上优于许多最先进的方法，并大幅降低了计算成本。

    Apr, 2024

  • WaveletFormerNet：基于 Transformer 的用于真实世界非均质和密集雾去除的小波网络

    本文提出了一种基于 Transformer 和小波的网络 (WaveletFormerNet) 用于现实世界中的雾图像恢复，它通过将离散小波变换嵌入到 Vision Transformer 中来缓解由于降采样导致的图像质量损失和颜色失真，同时引入了并行卷积和特征聚合模块以提高模型的性能和泛化能力。实验结果表明，WaveletFormerNet 在雾图像恢复和计算机视觉应用中具有比现有方法更好的效果。

    Jan, 2024

  • 基于小波信道注意力融合网络的单幅图像去雨

    本文提出了一种新的卷积神经网络，叫做 Wavelet 通道注意力模块与融合网络，通过利用小波变换和逆小波变换来恢复图像，结合通道注意力，取得了比现有方法更好的降雨噪声图像去噪效果。

    Jul, 2020

  • AWNet：基于注意力小波网络的图像 ISP

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    Aug, 2020