CNN中的平移不变性、相等性、位置信息感知
前言 前段时间看到了几篇有意思的文章，也参考了一些相关的讨论，这里想对CNN中的平移和尺度的不变性和相等性，以及CNN对于目标相对和绝对位置、深度的预测原理进行探讨。这些内容对于一些特定任务很重要，比如目标检测、目标分割、深度估计、分类/识别以及单目标跟踪 ...
原文：CNN网络中的不变性理解
神经网络中的不变性 原文：https: blog.csdn.net voxel grid article details 个人认为cnn中conv层对应的是 等变性 Equivariance ，由于conv层的卷积核对于特定的特征才会有较大激活值，所以不论 上一层特征图谱 feature map 中的某一特征平移到何处，卷积核都会找到该特征并在此处呈现较大的激活值。这应该就是 等变性 这种 等变 ...
2019-03-23 11:35 0 1092 推荐指数：
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