1 概述 在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。 2 什么是平移不變性 2.1 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出來。 這對圖像分類來說是一種很好的特性 ...
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出來。這對圖像分類來說是一種很好的特性,因為我們希望圖像中目標無論是被平移,被旋轉,還是被縮放,甚至是不同的光照條件 視角,都可以被成功地識別出 ...
2021-04-20 16:39 0 446 推薦指數:
1 概述 在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。 2 什么是平移不變性 2.1 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出來。 這對圖像分類來說是一種很好的特性 ...
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 ...
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 ...
首先強化一下: 1. d(dx) = d2x = 0 2. dx2=(dx)2 3. d(x2)=2xdx 上面3者各不相同,不可混淆。 === ...
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 ...
看過一些C#教程的人都應該知道這句話:“在C#中,一旦對字符串對象進行初始化,該字符串對象就不能再被該變“。這句話可用簡單的圖示來說明: 1、聲明變量 string str="first"; ...
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 ...