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“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注！ 导读 这篇文章介绍了一种新型卷积层WTConv，它利用小波变换有效地扩大了卷积神经网络的感受野而不显著增加参数量，从而提升了网络性能。WTConv层可以作为现有CNN架构的直接替代，并在图像分类、语义分割和物体检测等多个计算机视觉任务中展示了其有效性。 近年来，人们尝试增加卷积神经网络（ CNN ）的卷积核大小，以模拟视觉 Transformer （ ViTs ）自注意力模块的全局感受野。然而，这种方法很快就遇到了上限，并在实现全局感受野之前就达到了饱和。论文证明通过利用小波变换
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