multiresolution knowledge distillation for anomaly detection

多分辨率知识蒸馏用于异常检测。

多分辨率知识蒸馏是一种通过从一个复杂模型中提取出知识并将其转移到一个简单模型中来实现模型压缩和优化的技术。在异常检测方面，多分辨率知识蒸馏被用于将一个大型模型中的知识转移到一个小型模型中，以便快速且准确地检测出异常数据。通过使用多分辨率的方法，模型可以同时关注不同级别的特征，从而提高检测的精度和效率。

相关问题

[1]Alireza Arabameri, et al."Assessment of Landslide Susceptibility Using Statistical- and Artificial Intelligence-Based FR–RF Integrated Model and Multiresolution DEMs." Remote Sensing 11.9(2019). doi:10.3390/rs11090999.怎么看期刊的页码

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基于小波变换的参考文献

基于小波变换的参考文献通常涉及信号处理、图像分析和数据分析等领域，因为它能捕捉信号的局部性和多尺度特性。以下是一些关于小波变换的经典书籍和论文，供您参考：

1. "Wavelet Analysis and Its Applications" by Ingrid Daubechies - 这本书详细介绍了小波分析的基础理论，并给出了实际应用的例子。

2. "The Wavelet Tour of Signal Processing" by Susan M. Wainwright and Michael E. Gennert - 它是一本深入浅出的小波信号处理入门指南，适合初学者。

3. "Multiresolution Signal Decomposition: The Wavelet Transform" by Yves Meyer - 小波之父Yves Meyer的作品，涵盖了小波变换的核心理论和技术。

4. "Empirical Mode Decomposition and the Hilbert Spectrum for Nonlinear and Nonstationary Time Series Analysis" by Norden Huang et al. - 关于小波包（一种用于时间序列分析的小波变换变种）的重要研究论文，阐述了EMD（经验模态分解）技术。

5. IEEE Transactions on Image Processing (TIP) 和 Signal Processing Letters (SPL) 等期刊上发表的相关研究论文 - 专业领域内的最新研究成果。