文件名称：pyscatwave：使用CuPyPyTorch进行快速散射变换
文件大小：3.1MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-11 20:38:59
deep-learning pytorch scattering-transform Python
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
【文件预览】：
pyscatwave-master
----test()
--------test_data.pt(3.47MB)
--------test_scattering.py(4KB)
----licence.txt(2KB)
----requirements.txt(121B)
----examples()
--------mnist.py(4KB)
--------reconstruction_exp.py(5KB)
----scatwave()
--------utils.py(11KB)
--------filters_bank.py(4KB)
--------FFT.py(3KB)
--------differentiable.py(3KB)
--------__init__.py(182B)
--------scattering.py(5KB)
----setup.py(830B)
----README.md(3KB)