一、本文介绍
本文记录的是利用Haar小波下采样对YOLOv11网络进行改进的方法研究。传统的卷积神经网络中常用的最大池化、平均池化和步长为2的卷积等操作进行下采样可能会导致信息丢失，为了解决信息丢失问题，HWD作者受无损信息变换方法的启发，引入Haar小波变换到下采样模块中，==旨在尽可能地保留图像信息，以便后续层能够提取更具判别性的特征，从而提高模型性能。==
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二、Haar小波下采样原理
Haar小波下采样:一个简单但有效的语义分割下采样模块。
2.1、原理
HWD模块由两个主要块组成：无损特征编码块和特征表示学习块。
- 无损特征编码块：利用
Haar小波变换层有效地降低特征图的空间分辨率，同时保留所有信息。Haar小波变换是一种广泛认可的、紧凑的、二进的和正交的变换，在图像编码、边缘提取和二进制逻辑设计中有着广泛的应用。当对二维信号（如灰度图像）应用Haar小波变换时，会产生四个分量，每个分量的空间分辨率是原始信号的一半，而特征图的通道数则变为原来的四倍。这意味着Haar小波变换可以将部分空间维度的信息编码到通道维度中，而不会丢失任何信息。 - 特征表示学习块：由标准的
1×1卷积层、批量归一化层和ReLU激活函数组成。该块用于调整特征图的通道数，使其与后续层对齐，并尽可能地过滤冗余信息，使后续层能够更有效地学习代表性特征。
2.2、优势
- 提高分割性能：通过在三个不同模态的图像数据集上进行的广泛实验表明，
HWD模块能够有效提高分割性能。在Camvid数据集上，与七种最先进的分割架构相结合，使用HWD模块的模型在平均交并比（mIoU）上相比基线有1 - 2%的提升，特别是对于小尺度对象（如行人、自行车、围栏和标志符号等）的性能有显著改善。 - 减少信息不确定性：利用结构相似性（SSIM）、峰值信噪比（PSNR）和提出的特征熵指数（FEI）评估下采样对特征图的有效性，结果表明HWD模块能够提高SSIM（7.78%）和PSNR（2.14 dB），并大幅降低信息不确定性。在所有21个模型中，HWD模块相比原始下采样方法，使特征不确定性降低了58.2%（FEI）和46.8%（FEI_B）。
- 通用性和易用性：
HWD模块可以直接替换现有分割架构中的现有下采样方法（如最大池化、平均池化或步幅卷积），而不会引入额外的复杂性，并且能够显著提高分割性能。 - 在参数和计算量上的平衡：与传统的下采样方法（如平均池化和步幅卷积）相比，
HWD模块在参数和浮点运算（FLOPs）上提供了一种平衡。虽然平均池化在参数和FLOPs方面表现更好，但HWD模块所需的参数少于步幅卷积的两倍，并且当通道数C大于一时，步幅卷积的计算开销超过HWD模块。 - 对浅层CNN的有效性：在MOST数据集上的实验表明，当使用ResNet - 18和ResNet - 34作为特征提取的骨干网络时，HWD模块显著提高了分割性能，这表明浅层CNN对信息的需求更高，而
HWD模块能够满足这种需求。
HWD模块与其他下采样模块对比：
保留信息能力：传统的下采样方法（如最大池化、平均池化和步幅卷积等）会导致信息丢失，而HWD模块通过引入Haar小波变换，能够在降低特征图空间分辨率的同时尽可能保留信息。
论文：https://doi.org/10.1016/j.patcog.2023.109819
源码：https://github.com/apple1986/HWD
三、实现代码及YOLOv11修改步骤
模块完整介绍、个人总结、实现代码、模块改进、二次创新以及各模型添加步骤参考如下地址：
