既然Transformer能加小波变换，那加傅里叶变换岂不是也可行

最新推荐文章于 2025-06-15 16:27:08 发布
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既然Transformer能加小波变换，那加傅里叶变换岂不是也可行？又可产出一篇《加辣椒的番茄炒蛋》

单帧HDR结构光深度学习重建
3D视觉工坊
09-20 684
基于条纹投影轮廓术(FPP)的三维测量方法已广泛应用于工业制造领域。大多数FPP方法采用移相技术，需要多个条纹图像，因此在动态场景中的应用有限。此外，工业部件通常有高度反射的区域，导致过度曝光。本文提出了一种将FPP与深度学习相结合的单次高动态范围三维测量方法。提出的深度学习模型包括两个卷积神经网络:曝光选择网络(ExSNet)和条纹分析网络(FrANet)。ExSNet利用自注意机制增强导致过度...
【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览 第244期】Fri, 15 Apr 2022
TomRen
04-19 1676
AI视野·今日CS.CV 计算机视觉论文速览 Fri, 15 Apr 2022 Totally 70 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页 Daily Computer Vision Papers A Level Set Theory for Neural Implicit Evolution under Explicit Flows Authors Ishit Mehta, Manmohan Chandraker, Ravi Ramamoorthi基于坐标的神经网络参数化隐式表面已经.
傅里叶变换才是本质？谷歌这项研究GPU上快7倍、TPU上快2倍
深度学习技术前沿
05-17 563
转载自：机器之心来自谷歌的研究团队表明，将傅里叶变换取代 transformer 自监督子层，可以在 GLUE 基准测试中实现 92% 的准确率，在 GPU 上的训练时间快 7 倍，在 T...
分数阶傅里叶变换Transformer
学习记录
02-14 1978
论文笔记：《Fractional Fourier Transform Meets Transformer Encoder》
YOLOv8模型改进 第十四讲 添加傅里叶变换+Transformer模块FSAS
qq_64693987的博客
10-24 2509
1. 卷积操作:通过1X1逐点卷积和3X3深度卷积对输入特征进行初步处理，以获取用于后续计算的特征q k v。2. 傅里叶变换:利用快速傅里叶变换（FFT）及其逆变换（IFFT）将特征从空间域转换到频域，并在频域中进行相关性计算。3. 归一化操作:使用层归一化（Layer Norm）对计算得到的相关性结果进行归一化处理，以便更好地估计聚合特征。最后通过一个的卷积操作将原始输入特征和估计的聚合特征相结合，生成最终的输出特征。
Transformer 的结构改进与替代方案
hellozhxy的博客
03-09 3871
自从 Transformer 结构被提出以来，以 BERT 为代表的 Encoder 模型，以 GPT 为代表的 Decoder 模型，以 ViT 为代表的 CV 模型，都烜赫一时。时至今日，几乎所有的 LLM 也都是 Transformer 结构，尽管不时也会有新的结构被提出来，但 Transformer 的江湖地位仍然无可撼动。希望通过以上问题的思考和讨论，能够帮助我们更好地使用Transformer、理解Transformer、优化Transformer和改进Transformer。
【文章学习系列之模型】FEDformer
博客标题不能为空
04-17 8254
《FEDformer: Frequency Enhanced Decomposed Transformer for Long-term Series Forecasting》是2022年发表于ICML的一篇论文。
（ACCV 2024）基于小波变换的Mamba与傅里叶调整的低光照图像增强
Angelina_Jolie的博客
03-12 1364
WalMaFa通过结合小波变换的低频分量和傅里叶变换的相位分量，实现了全局亮度和局部细节的平衡。作者通过实验发现，小波变换的低频LL分量在增强全局亮度方面优于傅里叶变换的幅度分量，而傅里叶变换的相位分量在恢复局部细节方面优于小波变换的高频分量。在LOL-v1、LOL-v2-real和LOL-v2-syn数据集上，WalMaFa在PSNR和SSIM指标上均优于或接近现有最先进的模型。设计了一种编码器-潜在层-解码器结构，结合小波和傅里叶变换的优势，实现了低光照图像的高质量增强。
光学互感器谐波准确测量仿真研究.pdf
07-10
目前用于谐波测量的理论方法包括傅里叶变换的频域分析法、模拟滤波、小波变换、快速傅立叶变换、广义d-q旋转坐标变换、瞬时无功功率理论、神经网络等。其中，傅里叶变换的频域分析法和模拟滤波基于频域理论；小波...
图像融合技术：多源图像信息综合的策略与实践
图像融合技术是多源信息综合处理的重要领域，涉及到空间域与变换域的融合技术，以及基于金字塔、小波变换和深度学习的算法。本文概述了图像融合的概念、理论基础及其在不同应用场景中的策略选择。同时，讨论了图像...
【AAAI 2023】Intriguing Findings of Frequency Selection for Image Deblurring
weixin_59422604的博客
04-08 1029
模糊通常在，通过给。图像去模糊的最新进展往往是设计端到端架构，并旨在从像素层面学习模糊图像和清晰图像对之间的差异，这不可避免地忽视了模糊核的重要性。（例如，模糊方向和模糊程度，隐含地显示了核模式）。基于这一观察，我们试图通过将傅里叶变换、ReLU操作和逆傅里叶变换插入标准的ResBlock中，为图像去模糊网络利用核级信息。。我们将新构建的模块称为Res FFT-ReLU块，它通过。我们进行了大量实验，对该方法的见解进行了全面分析。
基于FFT + CNN -Transformer时域、频域特征融合的电能质量扰动识别模型
10-23 1413
本文基于Python仿真的电能质量扰动信号，进行快速傅里叶变换（FFT）的介绍与数据预处理，最后通过Python实现基于FFT的CNN-Transformer融合模型对电能质量扰动信号的分类。
融合创新！Transformer+傅里叶变换！12种创新思路，轻松拿捏顶会！
2401_82426425的博客
02-05 731
轻松拿下CVPR、NeurIPS、ICML等顶会！比如北大提出的模型FAN，填补了Transformer周期性特征建模的缺陷，性能大增；模型DPOT则实现了预测误差狂降52％的效果！实际上，这种结合一直都很热门，且前景广阔，好出创新点。一方面，其可以通过傅里叶变换提取频域特征，并结合Transformer的注意力机制动态关注关键信息，增强模型对复杂信息的捕捉效率，进而提高性能、可解释性，降低计算复杂度。
交叉注意力融合时域、频域特征的FFT + CNN -BiLSTM-CrossAttention电能质量扰动识别模型
10-26 1365
本文基于Python仿真的电能质量扰动信号，进行快速傅里叶变换（FFT）的介绍与数据预处理，最后通过Python实现基于FFT的CNN-BiLSTM-CrossAttention模型对电能质量扰动信号的分类。
Python测试框架库之pytest使用详解
Rocky006的博客
06-13 973
pytest作为Python测试领域的领先框架，以其简洁的语法、强大的功能和丰富的生态系统赢得了广泛认可。从基础的单元测试到复杂的集成测试，pytest都能提供优雅的解决方案。其fixture机制、参数化测试和灵活的配置选项，使得测试代码的编写和维护变得更加高效。
Seaborn入门到上头：让数据可视化变成享受的艺术（附防秃指南）
kernelcraft的博客
06-11 992
这个基于Matplotlib的统计绘图库，简直就是数据分析师的时尚造型师。悄悄说个骚操作：先用Seaborn画基础图，再用Matplotlib微调细节，效率颜值两不误！（重要的事情说三遍！）Matplotlib是必须的！Matplotlib是必须的！Matplotlib是必须的！最后送大家一句Seaborn哲学：如果一个图需要超过5句代码，那肯定有更优雅的写法！Seaborn是高级封装，Matplotlib是底层引擎。对角线放直方图，上半部分散点图，下半部分密度图——这才是探索数据关系的正确姿势！
java.uitl.Scanner 这个叫jar包吗？
最新发布
2401_83708850的博客
06-15 288
标准库 vs 第三方 Jar 包标准库：如java.utiljava.io等包中的类，存放在rt.jartools.jar等 JDK 内置 Jar 中，属于 Java 语言的原生能力。第三方 Jar 包：如 Spring 框架的、Apache 工具类的等，需要通过 Maven/Gradle 手动引入，存放在项目的依赖库中（如 Maven 的.m2仓库）。import 语句的作用只是声明要使用该类，并不涉及 “引入 Jar 包” 的操作。只有当使用第三方库的类（如。
Python Shelve 模块详解：高效处理大文件的持久化字典
静水深流
06-15 708
Python shelve模块：轻量级数据持久化工具 Python的shelve模块提供了一种字典式的数据持久化方案，将键值对存储在磁盘而非内存中，特别适合处理大文件。与普通字典不同，shelve通过按需访问磁盘内容实现了高效内存管理，支持字典常规操作，但限制键必须为字符串。其持久化特性使得数据在程序关闭后仍可保留，适合地址簿管理等场景。不过，shelve依赖pickle模块，存在安全风险，且不支持并发访问。对于需要跨会话保存又无需复杂数据库的小型项目，shelve提供了一种简单有效的解决方案，但在处理不可
基于HPSO_TVAC与BP神经网络回归模型的特征选择方法研究(Python实现)
张陈亚的博客
06-15 531
摘要：本项目提出了一种基于混合粒子群优化算法(HPSO_TVAC)与BP神经网络的特征选择方法，用于解决高维数据建模中的特征优化问题。通过Python实现，该方法在2000条样本的30维数据集上表现出色，测试集R方达到0.9312。研究包含完整的数据预处理、特征工程和模型评估流程，验证了该混合算法在避免局部最优和提升模型性能方面的有效性。项目提供完整的数据和代码资源，为特征选择研究提供了可复现的解决方案。
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