天选思路怎能不会！小波变换+CNN完美融合，最新idea发了CV顶会！

今天给大家推荐一个涨点发顶会的好方向： 小波变换+CNN 。这俩热点的结合可以轻松实现“1+1＞2”的效果。

这是因为，一方面小波变换可以作为预处理步骤，提取出关键的局部特征，加速CNN收敛并提升性能；另一方面，CNN可以进一步处理小波变换提取的特征，提取高级抽象表示，用于后续的分类、识别或回归任务。

因此 小波变换+CNN在学术界与工业界都很热门 ，特别是在信号处理和图像处理等任务中，效果炸裂好，比如ECCV 2024的WTConv，一种基于小波变换的新型卷积，实现小参数大感受野，显著提升了网络性能。

目前这个方向 应用广、创新空间大 ，想发论文的同学可以考虑，我这边也整理了 11篇 最新的小波变换+CNN创新方案 ，代码基本都有，方便大家复现找灵感。

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Wavelet Convolutions for Large Receptive Fields

方法： 作者通过引入小波变换（WT）提高卷积神经网络（CNNs）的感受野，以解决传统大核卷积的过参数化问题，提出的WTConv层作为现有架构的替代方案，不仅实现了多频率响应和抗图像污染能力，还增强了对形状的响应，填补了CNNs在低频响应上的研究空白。

创新点：

• 提出了WTConv层，利用小波变换增加CNN的感受野，而不大幅增加参数。
• WTConv能有效地处理多频率信号，提升网络对图像形状的识别能力。
• 实验证明WTConv能提高CNN在多种视觉任务上的性能和鲁棒性。

WaveDH: Wavelet Sub-bands Guided ConvNet  for Efficient Image Dehazing

方法： WaveDH是一个新颖的卷积网络，它利用小波变换进行指导上采样和下采样，并结合频率感知特征细化过程。小波分解用于提取特征的低频和高频成分，提高处理速度的同时保持高质量重建。

创新点：

• 小波子带引导的网络：利用小波变换在频率域内处理图像去雾问题。
• 频率感知特征处理：根据频率特性分别处理图像的低频和高频成分。
• 高效的上采样和下采样：通过小波变换实现图像尺寸变换，减少计算量。

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