CNN中的平移不變性、相等性、位置信息感知
前言 前段時間看到了幾篇有意思的文章，也參考了一些相關的討論，這里想對CNN中的平移和尺度的不變性和相等性，以及CNN對於目標相對和絕對位置、深度的預測原理進行探討。這些內容對於一些特定任務很重要，比如目標檢測、目標分割、深度估計、分類/識別以及單目標跟蹤 ...
原文：CNN網絡中的不變性理解
神經網絡中的不變性 原文：https: blog.csdn.net voxel grid article details 個人認為cnn中conv層對應的是 等變性 Equivariance ，由於conv層的卷積核對於特定的特征才會有較大激活值，所以不論 上一層特征圖譜 feature map 中的某一特征平移到何處，卷積核都會找到該特征並在此處呈現較大的激活值。這應該就是 等變性 這種 等變 ...
2019-03-23 11:35 0 1092 推薦指數：
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