Scattering-ViT
基于可学习散射网络和 Vision Transformer 的射频信号分类框架
2026年4月
GitHub
PythonPyTorchViTScattering Transform
项目简介#
实现了一个前沿深度学习框架，结合可学习散射网络和 Vision Transformer 进行射频信号分类。处理频谱图数据（射频信号的时频表示），实现多信号类型的高精度分类。
核心功能#
- 多架构支持：ResNet50、ViT、DeiT、PVT、Swin Transformer 及混合模型
- 可学习散射网络：可训练的小波散射变换，鲁棒特征提取
- 多尺度处理：S0、S1、S2 多阶散射系数，多分辨率分析
- 生产就绪：混合精度训练、梯度累积、学习率调度
技术栈#
- Python / PyTorch 2.x / Kymatio
- timm (Vision Transformers) / TensorBoard
- scikit-learn / matplotlib / seaborn