学习多轴频域表示在医学图像分割中的应用

学习图像压缩 (LIC) 是一种有效的图像存储和传输解决方案。研究者提出了频率感知变换器 (FAT) 模块，实现了对 LIC 的多尺度方向分析。FAT 模块包括频率分解窗口注意力 (FDWA) 模块和频率调制前馈网络 (FMFFN)。实验证明，该方法在速率失真性能上达到了最先进的水平，并在多个数据集上相对于标准编解码器提高了 BD - 率。