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晓飞的算法工程笔记
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2024年10月14日
WTConv:小参数大感受野,基于小波变换的新型卷积 | ECCV'24
摘要: 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
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posted @ 2024-10-14 09:47 晓飞的算法工程笔记
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