今天一直在思考CNN的旋轉不變性，眾所周知，CNN具有平移不變性，但是是否具有旋轉不變性呢。我們來研究下吧。 1 查閱資料 查閱了許多國內外資料，在解釋旋轉不變性的時候，普遍得出來，CNN具有一定的旋轉不變性，但是這個旋轉不變性是有一定的角度控制的，當然起作用的是maxpooling 層 ...

卷積神經網絡為什么具有平移不變性？ 在我們讀計算機視覺的相關論文時，經常會看到平移不變性這個詞，本文將介紹卷積神經網絡中的平移不變性是什么，以及為什么具有平移不變性。 什么是平移不變性 不變性 不變性意味着即使目標的外觀發生了某種變化，但是你依然可以把它識別 ...

卷積網絡的平移不變性可能會經常在論文中看到，那這個到底是什么呢？看了一些論文的原文和網絡上十幾篇講這個的博文，大概捋清了思路然后寫下這個。不得不說，有的博文講的有那么點問題。 1 什么是不變性 【不變性】就是目標發生了變換，但是你依然可以識別出來。在圖像任務中，我們希望圖像中的目標即使被平移 ...

After some thought, I do not believe that pooling operations are responsible for the translation inv ...

看《圖像局部不變性特征與描述》遇到的issue 基本理論: 拉普拉斯算子是最簡單的各向同性微分算子，具有旋轉不變性。一個二維圖像函數 的拉普拉斯變換是各向同性的二階導數: 為了更適合於數字圖像處理，將該方程表示為離散形式： 另外，拉普拉斯算子還可以表示成模板的形式，如下圖所示。圖 ...

神經網絡中的不變性 原文：https://blog.csdn.net/voxel_grid/article/details/79275637 　　個人認為cnn中 ...

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 ...

源碼下載 一、里氏替換原則(Liskov Substitution Principle LSP) 　　我們要講的不是協變性和逆變性（Covariance & Contravariance）嗎？是的，沒錯。但先不要着急，在這之前，我們有必要再回味一下LSP。廢話不多說，直接 ...