- 主题:为什么机器视觉的神经网络算法不在频域上进行？
好奇怪哦
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我的意思是，为什么没有像CNN/Transformer一样战功彪炳的成功案例是对频域信号出手的？
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修改:tgfbeta FROM 123.181.89.*
FROM 123.181.89.*
卷积本质上就是频域。
你说的东西就是CNN。。。
【 在 tgfbeta 的大作中提到: 】
: 好奇怪哦
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修改:lvsoft FROM 114.222.221.*
FROM 114.222.221.*
音频有，FFT 之后再CNN
【 在 tgfbeta 的大作中提到: 】
: 好奇怪哦
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FROM 223.72.62.*
FFT CNN
https://github.com/pkumivision/FFC
小波 CNN
https://pytorch-wavelets.readthedocs.io/en/latest/readme.html
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FROM 73.93.166.*
你也是装赑。CNN是多层模版匹配. 带模糊和扰动的操作刚好跟convolution很像, 这个约束极大减少了参数的数量。所以叫CNN. 但跟信号处理没关系. 信号处理的核心是FFT, CNN和FFT的关系，最多是有一小撮人用FFT加速运算, 而且这撮人已经好久没有消息了.
【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: 卷积本质上就是频域。
: 你说的东西就是CNN。。。
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FROM 24.199.97.*
神经网络不在乎什么域，什么东西能工作，指标能上去就用什么。很多理论都是在一本正经的水文，其实就是炼丹，为了写论文还搞出一堆不可推敲公式。
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FROM 202.98.124.*
你可以认为神经网络高维的非线性的变换，已经包含了频域变换在里面
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FROM 14.150.107.*
其实在频域进行才奇怪，语音就是这么搞的，本来就是两个不同变换，神经网络这么强，干嘛套到傅里叶变换后的数据做训练呢。
【 在 tgfbeta 的大作中提到: 】
: 好奇怪哦
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FROM 218.19.28.*