DCTNet
http://giantpandacv.com/academic/%E7%AE%97%E6%B3%95%E7%A7%91%E6%99%AE/%E9%A2%91%E5%9F%9F%E4%B8%AD%E7%9A%84CNN/CVPR%202020%20%E5%9C%A8%E9%A2%91%E5%9F%9F%E4%B8%AD%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E7%9A%84DCTNet/
一个对输入图像进行频域转换和选择的方法，达到压缩的目的，主要应用大分辨率图像压缩为小的输入图像，输入到神经网络。
1.首先对图像进行正常的预处理： resize, croping, flip等.
2.然后转换到YCbCr空间：
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/88933905
0.564应该是0.504
3.dct转换
https://blog.csdn.net/tywwwww/article/details/126464132
分别对 Y, Cb， Cr处理
假如 224 224 1 的图像，进行patchsize= 8的DCT变换后
得到（56x8） （56x8） 1的图像
然后 每个8x8 patch相同的频率的 group在一起，什么意思呢？就是pixelshuffle的逆操作，这样 变为 56x56x64的 大小， YCbCr一共 192个channel
注意此时每个通道的含义：每个通道表示相同的频率。
如下图所示：只是下图的patch size=2
4.dct channel prune：Learning-based Frequency Channel Selection
虽然以上 图像h,w降下来了，但是channel 变大，整体数据量是没有变的。这个时候可以应用通道剪枝的方法，对channel进行筛选。
论文中先 vagpool ， 再 1x1卷积 得到tensor3。 剩下的不懂也感觉麻烦。tensor3后面跟softmax 不是就可以 select了吗 转化为 0，1
具体选择了哪些频率，作者画出来了：
8x8 patch 共有64个频率，下图的数字就是表示各个频率。 颜色深浅表示保留的概率。
可以看出低频更容易被保留。因此作者还实验了 固定保留左上角的频率，左上角的方块Square或者三角Triangle。 和动态选择 的性能差不多。因此是不是就没必要动态select channel了
在 high level任务上这样做或许可以，但是low level任务高频信息一般也比较重要。
