論文の概要: Phase-Aware Wavelet-Based-Scattering Encoder-Decoder for Dense Predictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.24621v1
• Date: Sat, 23 May 2026 15:12:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:18.277686
• Title: Phase-Aware Wavelet-Based-Scattering Encoder-Decoder for Dense Predictions
• Title（参考訳）: 位相対応ウェーブレットベース散乱エンコーダデコーダ
• Authors: Ghassen Marrakchi, Basarab Matei,
• Abstract要約: 位相対応散乱デコーダは、世界平均で失われた空間構造を復元する。 位相情報は、ピクセルレベルの予測における散乱の安定性表現性トレードオフを補完する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scattering transforms achieve Lipschitz stability and translation invariance, but dense prediction tasks require preserving spatial structure lost in global averaging. We propose Phase-Aware Scattering Encoder-Decoder, which restores this information by explicitly preserving phase in skip connections. On image denoising (BSD68), breaking translation invariance improves PSNR by $+2.17$~dB; phase preservation adds $+1.03$~dB. A novel spatial shuffling ablation ($-1.26$~dB penalty) demonstrates phase encodes location-dependent structure. We conduct a preliminary extensibility study on a second dense prediction task (ISIC skin lesion segmentation), with full cross-validation as ongoing work. This work advances principled wavelet-deep learning integration, showing how phase information complements scattering's stability-expressiveness trade-off in pixel-level prediction.
• Abstract（参考訳）: 散乱変換はリプシッツの安定性と変換不変性を達成するが、密度の高い予測タスクは、地球平均で失われる空間構造を保存する必要がある。 本研究では,スキップ接続における位相を明示的に保存することで,この情報を復元する位相対応散乱エンコーダを提案する。 Image Denoising (BSD68)では、破壊翻訳の不変性はPSNRを$2.17$~dBで改善し、位相保存には$+1.03$~dBが加えられる。 新しい空間シャッフルアブレーション(1.26$~dBペナルティ)は、位置依存構造をコードする位相を示す。 本研究は,第2の高密度皮膚病変のセグメンテーション(ISIC)に関する予備的拡張性試験を行い,全クロスバリデーションを進行中の作業として実施する。 この研究はウェーブレット-ディープ学習統合の原理を推し進め、位相情報が画素レベルの予測において散乱の安定性-表現性トレードオフを補完することを示す。

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