frequency analysis | BriefGPT

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WEITS：一种用于可解释时间序列预测的小波增强残差框架
通过多层小波分解和正反向残差结构，WEITS 将频率分析引入高度深度学习框架，拥有较强的表示能力和统计解释能力，实验证明其在时间序列预测方面具有竞争力的性能和高计算效率的额外优势。
PDF2 months ago
FreqMamba：从频域视角观察 Mamba 以进行图像去雨
FreqMamba 是一种利用图像去雨的有效且高效的方法，通过扩展 Mamba 与频率分析的结合来解决频率建模所涉及的全局降解感知问题，并且在图像去雨任务中展示出优于现有方法的视觉和定量性能。
PDF3 months ago
ICCV神经网络在图像分类中学习了什么？一个频率捷径的视角
频率分析这一研究领域在理解神经网络中的表示学习机制方面具有重要作用。本研究通过实证调查，扩展了对频率快捷方式的理解，并验证了其在分类任务中的应用，结果显示频率快捷方式是可转移的，且无法完全避免，建议未来的研究应该专注于有效的训练方案以减轻频
PDFa year ago
ECCV重新审视高频组件，提高视觉 Transformer 的性能
本研究通过频率分析发现 Vision Transformer 对高频图像部分不足，从而提出了基于对抗训练的高频数据增强方法 (HAT)，可显著提升 Vision Transformer 模型的性能并适用于下游任务。
PDF2 years ago
Vision Transformer 和 MLP-Mixer 在对抗鲁棒性方面与 CNN 的比较
本文比较了卷积神经网络 (CNN)、Vision Transformer (ViT) 和 MLP-Mixer 的抗对抗攻击性能，并发现新提出的网络结构 ViT 和 MLP-Mixer 比 CNN 更加鲁棒，其中频率分析表明，最具鲁棒性的 V
PDF3 years ago
重新思考后门攻击触发器：一个频率的视角
本研究采用频率分析的视角，对现有的后门攻击方法进行全面的分析，发现现有后门攻击在高频领域存在严重问题，同时提出了一种去除高频问题的平滑后门攻击方法，并研究了其可检测性和泛化性，为深度学习中后门攻击和防御的设计提供了实用建议。
PDF3 years ago
关于视觉 Transformer 的对抗鲁棒性
本文对视觉 Transformer（ViT）的抗干扰性进行了全面的研究，发现相比于 MLP-Mixer 和卷积神经网络（CNNs），ViTs 拥有更好的对抗性鲁棒性。经过频率分析和特征可视化，发现 ViTs 所学习的特征中包含的高频模式较少
PDF3 years ago
ICCVFcaNet: 频率通道注意力网络
该论文提出了在频域进行特征分解以解决通道表示问题的方法，使用多光谱通道注意力机制来实现通道压缩，并在图像分类、物体检测和实例分割任务上取得了优异的效果。
PDF4 years ago
从原始波形开始的端到端双耳声音定位
本研究提出了一种新方法，采用卷积神经网络从声波波形中直接估计声源的方位，利用一组特定的卷积核搜索局部化线索，我们的实验表明该方法能够在多种情境下提高声音定位精度。
PDF5 years ago