小波视觉Transformer：融合小波与Transformer提升视觉学习效率与准确性

"小波视觉变换器：统一小波和变换器实现视觉学习" 本文介绍了Wave-ViT，这是一种新的小波视觉变换器，旨在改进传统Transformer在视觉表示学习中的性能。作者指出，当前的多尺度视觉Transformer（如ViT）虽然强大，但其自我注意机制中的下采样操作可能导致信息丢失，尤其是高频对象信息（如纹理细节）。为解决这一问题，他们受到小波理论的启发，提出将小波变换的可逆下采样与自我注意学习相结合。 在Wave-ViT中，小波变换允许无损地对键/值进行下采样，从而在保持效率的同时提高自我注意的准确性。此外，逆小波变换用于增强自我注意的输出，通过结合局部上下文和扩大感受野来进一步提升性能。实验结果表明，Wave-ViT在图像识别、对象检测和实例分割等多个视觉任务上表现出优于现有先进ViT模型的性能，且在计算复杂度（FLOPs）方面具有优势。 关键词涵盖视觉Transformer的基础——自我注意学习，以及小波变换在其中的应用，这些关键概念在构建高效的视觉模型中起着至关重要的作用。论文还提供了开源代码，可以在https://github.com/YehLi/ImageNetModel获取，便于研究者复现和进一步开发。 小波视觉变换器（Wave-ViT）的创新之处在于它结合了两种不同的技术：自我注意学习，这是Transformer的核心，负责捕捉输入序列中的全局依赖；以及小波变换，这是一种多分辨率分析工具，能够有效地处理不同频率的信息。这种结合不仅提高了模型的效率，而且提升了对高频信息的处理能力，这对于理解和解析图像的细节至关重要。 在实际应用中，Wave-ViT的性能提升对于计算机视觉领域的各种任务，如自动驾驶、医学图像分析、视频监控等，都有潜在的积极影响。通过优化Transformer的下采样策略，Wave-ViT能够更好地处理复杂场景中的细节信息，从而提高整体系统的准确性和可靠性。 Wave-ViT的提出是对Transformer架构的重要扩展，它融合了小波理论，以实现更高效、更精确的视觉表示学习。这一工作为未来的计算机视觉研究提供了新的方向，特别是在如何平衡模型性能与计算效率之间关系的研究上。