Um die Hybrid-Lifting-Struktur weiter zu optimieren und noch bessere Ergebnisse zu erzielen, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden:
Feinabstimmung der Netzwerkarchitektur: Eine detaillierte Analyse der Netzwerkarchitektur könnte durchgeführt werden, um sicherzustellen, dass die Anzahl der Kanäle, die Anordnung der Schichten und die Größe der Kernel in jedem gelernten Lifting-Operator optimal sind. Durch Experimente mit verschiedenen Konfigurationen können möglicherweise Verbesserungen erzielt werden.
Verbesserung der Trainingsstrategie: Die Trainingsstrategie könnte weiter verfeinert werden, um sicherzustellen, dass das Modell effektiv und effizient trainiert wird. Dies könnte die Implementierung fortschrittlicher Optimierungsalgorithmen, Regularisierungstechniken oder Data Augmentation-Methoden umfassen.
Integration von Kontextinformationen: Durch die Integration von Kontextinformationen in das Lernmodell könnte die Hybrid-Lifting-Struktur besser auf die spezifischen Merkmale der Eingabebilder reagieren. Dies könnte die Leistungsfähigkeit des Modells verbessern und zu präziseren Ergebnissen führen.
Enge Zusammenarbeit mit Experten: Eine enge Zusammenarbeit mit Experten auf dem Gebiet der Bildkompression und Signalverarbeitung könnte wertvolle Einblicke liefern und dazu beitragen, die Hybrid-Lifting-Struktur gezielt zu optimieren.