[特殊字符]前沿速递：小波变换遇上Transformer，这个融合架构让顶刊发文变简单！

今天和大家分享一种前沿的深度学习创新技术：小波变换与Transformer的融合架构。这种技术通过将小波变换强大的频域分析能力与Transformer模型的长程特征捕获优势深度结合，实现了局部信息与全局信息的高效交互，在高光谱图像分类、视频修复、图像去噪、真实场景去雾和遥感目标检测等多个任务中取得了显著突破，表现远超传统方法。这种融合架构不仅提高了模型性能与鲁棒性，更大幅降低了计算资源消耗，尤其适合计算资源有限的实际场景，已成为计算机视觉领域极具潜力的研究热点。为方便大家了解并快速入门，我特意筛选了几篇高质量论文供大家参考，感兴趣的同学们赶快行动起来吧！

1. WaveFormer: Spectral–Spatial Wavelet Transformer for Hyperspectral Image Classification

全文总结：本文提出了一种名为WaveFormer的频谱-空间小波Transformer模型，以解决传统Transformer模型在高光谱图像分类中因采用平均池化操作导致的信息丢失问题。WaveFormer通过引入小波变换进行可逆的下采样，有效地保留了图像空间与光谱域的完整特征信息，显著提高了分类精度与模型鲁棒性。

主要目的：

• 提出一种能同时保留高光谱图像空间和光谱信息的Transformer模型，解决传统Transformer方法中平均池化导致的信息损失问题，并提升模型在高光谱图像分类任务上的表现。

结果：

• WaveFormer模型在Pavia University和University of Houston两个标准高光谱数据集上均取得了最先进（SOTA）的分类性能；
• 在两个数据集上的整体分类准确率（OA）分别达到95.66%和96.54%，超越现有的Transformer和CNN模型；
• 实验表明，WaveFormer模型显著提高了空间-光谱特征的表达能力，具备更佳的分类鲁棒性与泛化能力。

创新性：

• 首次将小波变换与Transformer模型深度融合，提出WaveFormer框架，实现了高光谱图像中空间与光谱特征的有效保留；
• 创新性地提出空间-光谱小波卷积机制，增强了图像特征块与通道特征间的结构交互；
• 提供了一种新型的Transformer架构，解决了传统Transformer方法中的信息损失问题，并提升了特征表达的精细性与分类准确性。

未来研究方向：

1. 探索WaveFormer在更广泛、更复杂高光谱图像数据中的应用和泛化性能；
2. 优化WaveFormer模型的计算复杂性，满足实时遥感分类任务的需求；
3. 研究WaveFormer框架在半监督、自监督学习条件下的表现，以减少对标注数据的依赖。