pyscatwave:使用CuPyPyTorch进行快速散射变换 源码

公告 11/18 不再支持该软件包。 现在,我们已经发布了kymatio: , 包括1D-2D-3D快速,优化,微散射变换和涵括所有pyscatwave的行为。 除其他事项外,您现在可以更轻松地使用微分2d散射,并根据需要使用CPU。 比pyscatwave更大的开发团队将为kymatio提供良好的支持。 07/18 我们刚刚在母版中发布了一个可微分的2D散射示例。 它不是高效的内存,也不是很快。 PyScatWave CuPy / PyTorch散射实现 散射网络是一种卷积网络,其滤波器预定义为不学习的小波,可用于视觉任务(例如图像分类)。 散射变换可以显着降低输入的空间分辨率(例如224x224-> 14x14),而判别能力明显下降。 该软件在CPU上使用PyTorch + NumPy FFT,在GPU上使用PyTorch + CuPy + CuFFT。 可以在找到该代码