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  2. WTConv小参数大感受野,基于小波变换的新型卷积
  • WTConv:小参数大感受野,基于小波变换的新型卷积

    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
    WTConv小参数大感受野,基于小波变换的新型卷积
    admin1月前
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