一个带你秒发刊的创新点：小波变换＋Mamba结合

今天和大家分享一种创新的深度学习技术：小波变换与Mamba模型结合。 该技术通过引入小波变换，能有效提升模型在频域上的特征处理能力，利用小波的多尺度分解，确保图像中全局亮度与局部细节信息的精准提取，进一步提升了模型表现。同时，结合Mamba状态空间模型，能更好地捕捉图像中的长程依赖关系，提高推理效率。这种技术在图像分类、目标检测、语义分割等任务中展现了显著优势，特别是在计算机视觉（CV）领域，凭借其强大的性能和高效性，成为了一个新兴的研究热点，具有巨大的创新潜力。目前的研究成果已经显现出小波变换与Mamba结合的卓越效果。为了帮助大家节省查阅时间，我特别挑选了几篇最新的论文给大家参考，展示了该技术的创新思路及应用效果，有意向投稿的同学们可以抓紧机会哦

1、WMamba: Wavelet-based Mamba for Face Forgery Detection

介绍了一种利用小波变换提取多尺度特征并结合 Mamba 架构，有效捕捉面部伪造细节，取得了跨数据集 SOTA 性能。

主要目的：

• 开发一款轻量化模型，实现高精度与高速推理，用于面部伪造检测。

主要方法：

• 设计三阶段网络，采用多感受野特征交互模块，结合小波变换与状态空间模型捕获全局依赖，并利用动态轮廓卷积优化局部特征。

结果：

• 在多数据集上取得SOTA性能，分类准确率显著提高，同时推理速度大幅加快。

创新性：

• 融合小波变换与动态轮廓卷积实现多尺度特征提取；
• 利用状态空间模型高效捕捉长程依赖；
• 架构设计兼顾高精度与低计算复杂度。

未来研究方向：

1. 优化模型在边缘设备和CPU上的运行效率；
2. 拓展模型在其他视觉任务（如目标检测、语义分割）中的应用。