HWD 具有多尺度无损快速信号分解的优势。 HWD 模块的核心思想是利用 HWT 将特征图的空间分辨率降低，同时保留所有信息，并将部分空间信息编码到通道维度。 然后使用随后的卷积层用于提取判别性特征，并过滤冗余信息。 对于一个输入X，HWD的实现方式如下： 无损特征编码块：首先使用 HWT 对特征图进行分解，得到低频分量 (A) 和三个高频分量 (H, V, D)。 在这个过程中，每个分量的空间分辨率降低为原来的 1/2，但通道数翻倍。 特征表示学习块：然后使用 1x1 卷积 …

2024年3月2日 · HWD的核心思想是应用Haar小波变换来降低特征图的空间分辨率，同时保留尽可能多的信息。 此外，为了研究HWD的好处，我们提出了一种新的度量，称为特征熵指数（FEI），它测量下采样后的信息不确定性程度。 适用检测目标： 适用下采样改进. 论文地址： https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0031320323005174. HWD的主要思想： 应用Haar小波变换来降低特征图的空间分辨率，同时保留尽可能多的信息。 总结： HWD是一种 …

2024年10月18日 · 为了解决这个问题，我们引入了一种简单而有效的池化操作，称为基于Haar小波的下采样（HWD）模块。 该模块可以很容易地集成到细胞 神经网络 中，以提高语义分割模型的性能。

为了解决这个问题，我们引入了一种简单而有效的池化操作，称为基于 Haar 小波的下采样（HWD）模块。该模块可以轻松集成到 CNN 中，以增强语义分割模型的性能。HWD的核心思想是应用Haar小波变换来降低特征图的空间分辨率，同时保留尽可能多的信息。

hwd的核心思想是应用haar小波变换来降低特征图的空间分辨率，同时尽可能保留更多信息。此外，为了探讨hwd的好处，提出了一种新颖的指标，称为 特征熵指数 （fei），用于衡量cnn中下采样后信息不确定性的程度。具体而言，fei可用于指示下采样方法在语义分割 ...

2024年7月19日 · Haar小波降采样（HWD）是一种用于语义分割的降采样模块，旨在通过Haar小波变换减少特征图的空间分辨率，同时尽量保留信息。 HWD模块主要由两个部分组成：

GDUT-HWD (v1, 2024-08-19 3:54pm), created by GDUTHWD 5000 open source helmet images and annotations in multiple formats for training computer vision models. Go to Universe Home

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2024年9月27日 · 1. HWD尺寸是指高度、宽度和深度的缩写。 2. "H"代表高度（Height），指的是物体从上到下的垂直距离。 3. "W"代表宽度（Width），指的是物体从前到后的水平距离。 4. "D"代表深度（Depth），指的是物体从里到外的垂直距离。 5. 通过HWD尺寸可以计算出箱体或空间的 ...

2023年12月31日 · HWD的核心思想是利用Haar小波变换在尽可能多地保留特征图信息的同时降低特征图的空间分辨率。此外，为了研究HWD的好处，提出了一种新的度量，称为特征熵指数(FEI)，它衡量在cnn中降采样后的信息不确定性程度。