连续小波变换 transformer

连续小波变换（CWT）是一种用于信号处理和分析的数学工具。它基于将信号与小波函数在不同尺度上的平移和伸缩进行卷积的原理。通过变化尺度参数，可以探索不同频率范围的信号特征。CWT可以提供关于信号的时间和频率信息，并在某些应用中具有较好的时频局部化性质。

对于CWT的结果，可以通过将系数图与小波函数的逆变换（反卷积）相结合来重构原始信号。这个过程可以恢复信号的时间域表示。

Transformer是一种用于序列建模的神经网络架构，它在自然语言处理和计算机视觉等领域取得了显著的成绩。然而，在视觉任务中，全局自注意力计算的成本很高，而局部自注意力通常会限制每个词向量的交互范围。为了解决这个问题，研究者提出了CSWin Transformer，它是一种用于视觉任务的Transformer变体。CSWin Transformer在常见的视觉任务上展现出了较好的性能。