Wavelet-Attention CNN for image classification

卷积神经网络 计算机科学 人工智能 小波 模式识别(心理学) 水准点(测量) 特征(语言学) 块(置换群论) 频域 小波变换 离散小波变换 噪音(视频) 上下文图像分类 领域(数学分析) 特征提取 图像(数学) 计算机视觉 数学 语言学 数学分析 哲学 地理 大地测量学 几何学
作者
Xiangyu Zhao,Peng Huang,Xiangbo Shu
出处
期刊:Multimedia Systems [Springer Science+Business Media]
卷期号:28 (3): 915-924 被引量:52
标识
DOI:10.1007/s00530-022-00889-8
摘要

The feature learning methods based on convolutional neural network (CNN) have successfully produced tremendous achievements in image classification tasks. However, the inherent noise and some other factors may weaken the effectiveness of the convolutional feature statistics. In this paper, we investigate Discrete Wavelet Transform (DWT) in the frequency domain and design a new Wavelet-Attention (WA) block to only implement attention in the high-frequency domain. Based on this, we propose a Wavelet-Attention convolutional neural network (WA-CNN) for image classification. Specifically, WA-CNN decomposes the feature maps into low-frequency and high-frequency components for storing the structures of the basic objects, as well as the detailed information and noise, respectively. Then, the WA block is leveraged to capture the detailed information in the high-frequency domain with different attention factors but reserves the basic object structures in the low-frequency domain. Experimental results on CIFAR-10 and CIFAR-100 datasets show that our proposed WA-CNN achieves significant improvements in classification accuracy compared to other related networks. Specifically, based on MobileNetV2 backbones, WA-CNN achieves 1.26% Top-1 accuracy improvement on the CIFAR-10 benchmark and 1.54% Top-1 accuracy improvement on the CIFAR-100 benchmark.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
赘婿应助JJ采纳,获得10
1秒前
1秒前
xyj6486发布了新的文献求助10
2秒前
李BO完成签到 ,获得积分10
3秒前
4秒前
5秒前
SciGPT应助Xixicccccccc采纳,获得10
5秒前
5秒前
heavenzzz发布了新的文献求助10
6秒前
所所应助大反应釜采纳,获得10
6秒前
Orange应助吴所谓采纳,获得50
7秒前
7秒前
无知小白完成签到,获得积分10
7秒前
moumou完成签到,获得积分10
8秒前
李钧鹏完成签到,获得积分10
8秒前
laber应助小诗人采纳,获得50
9秒前
有魅力的不评完成签到,获得积分10
9秒前
麋鹿发布了新的文献求助10
9秒前
11秒前
火星上含海完成签到,获得积分10
13秒前
小马甲应助张雯思采纳,获得10
17秒前
41应助张雯思采纳,获得10
17秒前
李健的粉丝团团长应助123采纳,获得10
17秒前
孙燕应助张雯思采纳,获得10
17秒前
打打应助张雯思采纳,获得10
17秒前
情怀应助张雯思采纳,获得10
17秒前
孙燕应助张雯思采纳,获得10
17秒前
Hello应助张雯思采纳,获得10
17秒前
搜集达人应助张雯思采纳,获得10
17秒前
赘婿应助张雯思采纳,获得10
17秒前
今后应助张雯思采纳,获得10
17秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
18秒前
麋鹿完成签到,获得积分20
18秒前
赵子完成签到,获得积分10
21秒前
英姑应助会飞的鱼采纳,获得10
22秒前
25秒前
FashionBoy应助勤恳化蛹采纳,获得10
26秒前
28秒前
平淡小白菜完成签到,获得积分10
30秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3989444
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531531
关于积分的说明 11254250
捐赠科研通 3270191
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804901
邀请新用户注册赠送积分活动 882105
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809174