WTConv：小参数大感受野，基于小波变换的新型卷积 | ECCV'24 - 晓飞的算法工程笔记
原文中文，约6200字，阅读约需15分钟。发表于：。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
研究者尝试通过增加CNN的卷积核大小来模拟ViTs的全局感受野，但效果有限。论文提出用小波变换（WT）实现大感受野，避免过参数化。新方法WTConv层可替代现有架构，提升多频响应能力，适用于图像分类和语义分割。WTConv通过小波分解和小卷积核扩展感受野，参数增长缓慢，增强对低频信息的响应，提高CNN的鲁棒性和形状识别能力。
