顶会连发！小波变换+注意力风头无两！新SOTA预测误差猛降10倍

如果你想快速增强模型的特征提取能力，提高准确性，亦或是降低模型计算复杂度，强烈建议你试试这个热门方法：小波变换+注意力机制！

近期其连中多篇顶会！模型MAWNO，更是通过将自注意力与小波变换结合，实现预测误差降低10倍，刷新多项SOTA的效果！

这主要是因为，小波变换能够对信号进行多尺度分解，捕捉到信号在不同尺度上的细节信息。而注意力机制的动态权重分配能力，可以突出小波变换分解后的重要特征，减少噪声和无关信息的干扰，从而既能提高模型性能，也能降低计算成本！

为让大家对该思路有全面深入的了解，快速涨点，我给大家准备了9种创新方法，原文和源码都有。大家可以结合自己的场景，灵活选择不同的注意力机制和小波基函数类型。

 

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Multiscale Attention Wavelet Neural Operator for Capturing Steep Trajectories in Biochemical Systems

方法：论文提出了一种名为多尺度注意力小波神经算子的创新方法，该方法综合了注意力机制和小波变换技术，以有效捕捉生化系统中的急剧变化轨迹。MAWNO通过在多个小波尺度上分解输入数据来提取信号的特征，并引入自注意力机制来增强高频信号中的小波系数，从而更好地表征突然的切换。

Learning Generalized Segmentation for Foggy-Scenes by Bi-directional Wavelet Guidance

方法：论文提出了一种新颖的双向小波引导机制，用于学习能够良好泛化到雾天场景的语义分割。该方法在训练阶段不涉及任何雾天图像，目的是泛化到任意未见过的雾天场景。BWG机制利用Haar小波变换将图像内容与风格（包括城市景观风格和雾风格）分离，通过独立处理低频和高频特征来增强内容、解耦城市风格和解耦雾风格。

EWT: Efficient Wavelet-Transformer for  Single Image Denoising

方法：论文提出了一种名为高效小波变换器的图像去噪方法。该方法通过离散小波变换和逆小波变换进行下采样和上采样，以降低图像分辨率并减少GPU存储消耗，同时保留图像特征。EWT还引入了一个新颖的双流特征提取块，用于在不同层次提取图像特征，进一步减少模型推理时间。

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Blind Image Inpainting via Omni-dimensional Gated Attention and Wavelet  Queries

方法：论文提出了一种用于盲图像修复的端到端变换器架构，该架构包含小波查询多头注意力变换器块和全维门控注意力机制。通过小波变换处理图像并将其作为查询传递给多头注意力机制，以减少噪声的影响，并利用全维门控注意力机制将编码器特征有效地传递给解码器，从而实现对图像中损坏区域的有效修复。

Learning Attention from Attention: Efficient Self-Refinement Transformer for  Face Super-Resolution

方法：论文提出了一种用于人脸超分辨率任务的高效自精炼变换器架构，称为区域选择注意力。该方法首先通过粗粒度自注意力重建粗纹理，并检测需要进一步补偿的细粒度区域，然后执行区域选择注意力以精细化关键区域的纹理。为了在特征提取中考虑通道信息的重要性，论文还引入了双分支特征集成模块，并设计了小波融合模块，通过频率域的分解和重组来调制浅层和深层的特征图，以实现更真实人脸图像的恢复。