我打算使用小波变换从图像中提取纹理特征进行分类。但是，我不确定使用小波变换是否是一个好的选择，我应该选择哪种小波?
这是一个例子:散射变换。与常规CNN的不同之处在于，过滤器不是通过训练网络产生的，而是基于具有理想属性的3D基础。上面的例子也不是一个"深度"网络:小波"足迹"被馈送到支持向量机。
在图像分类网络的第一层中学习的卷积滤波器通常看起来像边缘检测器，就像小波滤波器。在CNN中使用小波的一种方法是将它们放在第一层并冻结它们:在训练期间不要改变这些层。
javascript python java c# php android html jquery c++ css ios sql mysql arrays asp.net json python-3.x ruby-on-rails .net sql-server django objective-c excel regex ruby linux ajax iphone xml vba spring asp.net-mvc database wordpress string postgresql wpf windows xcode bash git oracle list vb.net multithreading eclipse algorithm macos powershell visual-studio image forms numpy scala function api selenium