不变性第11页

计算机视觉与深度学习-卷积&图像去噪&边缘提取

−v_{i-u,j-v}i−u,j−vFu,v_{u,v}u,v1.2卷积性质叠加性：filter(f1_{1}1+f2_{2}2)=filter(f1_{1}1)+filter(f2_{2}2)平移不变性

@Wufan·2022-12-11 09:08

SIFT特征分析与源码解读

interestpoints,orcornerpoints）及其有关scale和orientation的描述子得到特征并进行图像特征点匹配，获得了良好效果，详细解析如下：算法描述SIFT特征不只具有尺度不变性

仗剑走海角·2022-12-11 09:40

深度学习理论知识

深度可分离卷积、可形变卷积）卷积中的不一样的操作_呆呆象呆呆的博客-CSDN博客_小卷积代替大卷积vs深度可分离卷积深度学习笔记（二）：Normalization（原因、BN、WN、LN、IN、权重数据伸缩不变性

m0_61899108·2022-12-11 09:01

【Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics】基于生成对抗网络的行人重识别方法研究综述

文章目录引言数据集介绍基于GAN的行人重识别方法分类2.1基于风格转换的方法2.2基于数据增强的方法2.3基于不变性特征学习的方法3基于GAN的方法性能对比分析总结引言对于行人检测,已有多种精度较高的算法

_Summer tree·2022-12-10 18:56

Resnet实现CIFAR-10图像分类

深度神经网络可以逐层提取图像特征，并保持局部不变性，被广泛应用于分类、检测、分割、跟踪、检索、识别、提升、重建等视觉任务中。本次体验结合图

m0_70336003·2022-12-10 11:35

IOU_GIOU_DIOU_CIOU_EIOU优缺点总结

IOUGIOUDIOUCIOUEIOU优点IOU算法是目标检测中最常用的指标，具有尺度不变性，满足非负性；同一性；对称性；三角不等性等特点。

liiiiiiiiiiiiike·2022-12-08 17:02

你真的理解图像处理经典算法 SIFT 吗？最深入、最全面综述：尺度不变特征转换

这种描述具有不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。本文参考DavidLowe老兄2004年发表的论文——DistinctiveImageFeaturesfromSc

小白学视觉·2022-12-08 17:24

你真的理解图像处理经典算法SIFT吗？最全面综述：尺度不变特征转换

这种描述具有不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子。本文参考DavidLowe老兄2004

小白学视觉·2022-12-08 17:54

数字图像处理学习笔记（二）：SIFT（尺度不变特征变换）算法

SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性，是一种非常稳定的局部特征。SIFT算法分为以下五个过程：1）尺度空间的搭建；（高

Leon_Chan0·2022-12-08 17:51

ch10——10.3.2PCL中的SIFT关键点提取

这种描述具有尺度不变性，可在图像中检测出关键点，是一种局部特征描述子，后来被引入3D点云领域用于关键点检测。

R.F.T.S·2022-12-08 15:44

Python OpenCV 图像匹配（Brute-Force与FLANN）的原理与代码实现

PythonOpenCVSIFT特征提取的原理与代码实现_乔卿的博客-CSDN博客如果对图像扩大规模，如缩放，如下图所示，那么原本的角点在变换后的某些窗口中可能就不是角点，因此，HarrisDetectors不具有尺度不变性

乔卿·2022-12-08 13:32

【今日CV 视觉论文速览】 04 Dec 2018

与pointNet不同的是，这一网络可以得到局部几何信息同时保持形状不变性。（fromMIT）通过抽取edgefeature来描述点

hitrjj·2022-12-08 12:26

【学习11】Spatial Transformer Layer

1、SpatialTransformerLayer不变性不变性意味着即使目标的外观发生了某种变化，但是依然可以把它识别出来。

Raphael9900·2022-12-08 12:14

DeepLab系列解读

使用空洞卷积（Atrousconvolution）全连接条件随机场（fullyconnectedCRF）空洞卷积是为了解决编码过程中信号不断被下采样，导致信息丢失的问题，由于卷积层提取到的特征具有平移不变性

liiiiiiiiiiiiike·2022-12-08 01:32

DeepLab语义分割

DCNNs做语义分割时精度不够，原因是DCNNs的高级特征的平移不变性，也叫作高层次特征映射。平移不变性增强了对数据分层抽象的能力，但是也会阻碍低级视觉任务，例

周月亮·2022-12-08 01:01

DeepLab 笔记

2019March10deeplabDeepLab笔记一、背景DCNN存在的问题：多次下采样使输出信号分辨率变小——空洞卷积池化对输入变换具有内在空间不变性——CRF二、空洞卷积1.作用保证感受野不发生变化得到密集的

chiemon·2022-12-08 01:59

【三维点云配准】4PCS算法实现点云粗配准

4PCS算法实现点云粗配准算法原理1.问题描述1.1RANSAC1.2RandomizedAlignment24PCS概述2.1Overview2.24点对的仿射不变性C++实现代码实验结果算法原理4PCS

点云兔子·2022-12-07 18:38

PCL教程笔记（一）法向量特征

也就是说该特征应当具有3D变换不变性。2.采样密度。不受传感器采样密度限制。3.抗噪音。以3D特征中的法向量为例，写了一段程序。

qq_33782623·2022-12-07 07:50

基于OpenCV实现的多角度、多目标模板匹配项目实战案例

若研究旋转+尺度不变性的匹配，请参考本人的OpenCV专栏内的《OpenCV实现多角度多尺度模板匹配（基于形状）》本案例提供代码（内含详细注释）+原始图像。

thequitesunshine007·2022-12-07 02:09

CNN基础学习

自用~~笔记~~~1.卷积神经网络CNN从全连接层到卷积，我们得知适合于CV的神经网络框架：平移不变性：即不管监测对象出现在图像的什么位置，nn的前几层都对相同的区域有相似的反应。

魔法少女斯内普·2022-12-06 22:20

知识图谱嵌入：TransE算法原理及代码详解

TransE受到词向量中平移不变性的启发，TransE将关系的向量表示解释成头、尾实体向量之间的转移向量，算法简单而高效

唯余木叶下弦声·2022-12-06 19:16

为了小论文之跟着李沐学AI(八)

卷积（一）难受之前写的博客忘记发就管了其实这里就是理论部分的证明上面的理论证明到了实际的应用就如图所示平移不变性表现在kernel的值，不随着input的ij变化而变化他的局部性体现在，kernel并没有关注全局的点

70pice·2022-12-06 18:10

What Should Not Be Contrastive in Contrastive Learning学习笔记

WhatShouldNotBeContrastiveinContrastiveLearning引入了一个对比学习框架，该框架不需要事先特定的，与任务相关的不变性的知识，模型学会捕捉通过构建单独的视觉表示的可变和不变因素嵌入到空间

Vectery·2022-12-06 17:19

WHAT SHOULD NOT BE CONTRASTIVE IN CONTRASTIVE LEARNING

这里就隐含地假设了一组特定地表示不变性，(比如颜色不变性)，但是如果下游任务不满足这种假设条件时，(比如区分黄色轿车和红色轿车)，这种方法可能就会对任务起到反作用。对于数据增强来说，我们在网络中引入的

Yore_·2022-12-06 17:17

WHAT SHOULD NOT BE CONTRASTIVEIN CONTRASTIVE LEARNING（2022）

WHATSHOULDNOTBECONTRASTIVEINCONTRASTIVELEARNING（2022）由棵岩翻译支持powerbykeyantranslate棵岩阅读-专为科研打造的阅读和知识发现工具摘要最近的自监督对比方法已经能够通过学习对不同的数据增强的不变性来产生具有暗示性的可转移的视觉表征

Soul-Code·2022-12-06 17:41

Datawhale水很深的机器学习笔记：CNN卷积神经网络

全连接神经网络全连接神经网络，它的权重矩阵的参数非常多，而且往往自然图像中的物体都具有局部不变性特征，即尺度缩放、平移、旋转等操作不影响其语义信息，但是全连接前馈网络很难提取这些局部不变特征，这就引出了我们将要介绍的卷积神经网络

JeffDingAI·2022-12-06 16:45

Python中关于元组三个不常用的特性

然而，与列表不同的是元组的不变性——一个不可改变的数据序列。2.举个栗子下面的代码片段向我们展示了元组的一些常见用法。

赵卓不凡·2022-12-06 15:59

【视频检测】基于LK金字塔光流法实现视频目标跟踪定位附matlab代码

图像序列中的运动目标跟踪以及目标行为的认知分析¨J．运动物体有多种局部特征可以用来进行跟踪，常用的特征包括轮廓、边缘、兴趣点、纹理、形状、颜色等，其中，最易提取的局部特征是点特征．本文选用Harris角点作为跟踪对象，其具有旋转不变性和对光

matlab科研助手·2022-12-06 02:43

PointNet

一.摘要文章设计了一个新颖的神经网络类型，可以直接使用点云数据作为输入，并且能够很好的实现对输入点的排序不变性，即对于输入点的顺序变化不会产生输出结果的变化。

yy2050645·2022-12-05 12:45

卷积神经网络CNN特点功能及其缺陷

的目的特征卷积与特征提取卷积的特点：局部感知、参数共享、多核Down-Pooling多层卷积池化激活函数的意义LRN的催化与抑制Dropout的作用卷积神经网络中的局部连接卷积神经网络中的权值共享卷积神经网络的平移不变性卷积的缺陷坐标建模的任务上

一只不出息的程序员·2022-12-05 11:23

Simple Siamese

孪生网络可以自然地引入归纳偏差来建模不变性，因为按定义“不变性”意味着对同一概念的两次观察应产生相同的输出。权重共享Siamese网络可以对不变性进行建模。更复杂的转换（例如增强）。我们希望我们的探索

cg_hsx·2022-12-05 09:24

空间变换网络(STN)原理+2D图像空间变换+齐次坐标系讲解

目录1观点：CNN不能学习到图像的不变性2坐标系与三维空间2.1笛卡尔坐标系2.2向量和坐标2.33D空间常用坐标系2.4三维空间中的旋转：旋转矩阵、欧拉角2.5HomogeneousTran

Rosemary_tu·2022-12-05 09:16

深度学习之DCN

这篇文章介绍了一种可针对空间不变性的卷积方法，不同于常规的卷积网络种卷积核和待提取featuremap是相同的(假设dilation=1)，可变形卷积(DeformableConvolutionNetworks

Ton10·2022-12-05 09:45

论文笔记之STN

STN具有空间不变性特点，也就是说STN可以使图片经过各种变换后的识别效果和未变换前的识别效果保持不变。Note：空间不变性：旋转、平移、缩放、裁剪不变性。

Ton10·2022-12-05 09:44

角点检测算子（Harris, KLT, SIFT,SUSAN）

一：Harris角点检测用Harris算法进行检测，有三点不足：（1）不具有尺度不变性；（2）提取的角点是像素级的；（3）算法检测时间较长，实时应用效果较差。Harris算子

linolzhang·2022-12-05 09:00

P34轮廓匹配（矩算法）

（一）知识点①轮廓匹配主要基于Hu矩的特性（放缩不变性，旋转不变性）图像的矩特征-☆Ronny丶-博客园(cnblogs.com)②具体方法（二）API①moments()【计算几何矩】Momentsmoments

时间之失·2022-12-04 13:10

opencv c++ 轮廓匹配

b）几何中心矩计算公式1.2Hu矩Hu矩计算公式：性质：Hu矩具有放缩不变性，旋转不变性。利用下述7个值来进行轮廓匹配：2、

lucust·2022-12-04 08:35

Opencv之图像边缘检测：3.Laplacian算子（cv2.Laplacian）

3.1原理介绍Laplacian（拉普拉斯）算子是一种二阶导数算子，其具有旋转不变性，可以满足不同方向的图像边缘锐化（边缘检测）的要求。通常情况下，其算子的系数之和需要为零。

Justth.·2022-12-03 14:07

python hog特征提取_HOG图像特征提取算法

HOG特点1.由于计算局部直方图和归一化，所以它对图像几何的和光学的形变都能保持很好的不变性；2.细微的动作可以被忽略而不影响

文昌读书小苑·2022-12-03 08:33

OpenCv-C++-HOG特征检测算法

为了对光照和阴影有更好的不变性，需要对直方图进行对比度归一化，这可以通过将元胞组成

风极_陨·2022-12-03 08:20

贝叶斯概率公式和先验后验和极大似然估计

先验概率是根据统计或者经验得到的（大的前提，积累性，过去式，基本不变性）后验概率是根据当前的条件和先验概率得出的概率，与当前的情况密切相关（现在进行时，情况繁多，）执果求因贝叶斯概率公式：贝叶斯公式就是根据先验来计算后验概率的公式极大似然估计

武凯的博客·2022-12-03 06:27

python实现LBP纹理提取

它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点，对光照具有不变性。由T.Ojala,M.Pietikäinen,和D.Harwood在1994年提出用于纹理特征提取。

dlut0427·2022-12-03 04:17

【OpenCV 例程 300篇】247. 特征检测之最大稳定极值区域（MSER）

MSER算法具有仿射不变性，对灰度的变化具有较强的鲁棒性，但检测

YouCans·2022-12-02 19:22

Sub-Gaussian随机变量

文章目录引言Sub-Gaussian等价的几个性质Sub-Gaussian随机变量的定义Sub-Gaussian随机变量的三个例子Sub-Gaussian的近似旋转不变性总结引言Sub-Gaussian

Turbo-shengsong·2022-12-02 17:39

卷积神经网络卷积层池化层全连接层理解

卷积层作用：提取图像特征，学习卷积核权重，根据目标函数提取想要的特征卷积核作用：降维或者升维，实现跨通道的交互和信息整合以较小的参数代价加深加宽了深度学习网络层数，加入更多的非线性信息2、池化层作用：特征不变性

coding-day·2022-12-02 14:46

Learning Mid-level Filters for Person Re-identification（CVPR2014）

我们的中级滤波器是有区别地学习识别特定的视觉模式和区分行人，并具有良好的交叉视角不变性。首先，定性地测量局部斑块并用它们的辨别力进行分类。收集判别性和代表性的斑块用于过滤学习。

鄠邑原野·2022-12-02 10:03

A-Fast-RCNN: Hard Positive Generation via Adversary for Object Detection

希望最终的分类器可以使用这些例子来学习不变性。但是真的有可能看到数据集中的所有遮挡？我们认为像类别，遮挡和对象变形也遵循长尾。一些遮挡和变形

wolf2345·2022-12-01 22:46

图像语义分割(8)-Large Kernel Matters:通过全局卷积网络改进语义分割

分类和定位任务“天生”矛盾，对于分类任务来说，其要求网络具有不变性，即在各种变化和旋转之后，类别仍

不会算命的赵半仙·2022-12-01 18:15

卷积神经网络的缺点

（3）不是单一算法,不同的任务需要单独训练（4）世界(物理空间、解空间等)是连续且局部平坦的+规律/特征具有时空局部平移不变性，即世界存在局部平移不变的统计规律举个例子：在地球表面某局部画三角形，发现内角和总是等于

尘封的记忆0·2022-12-01 16:31

sift算法的笔记 sift的gpu加速及相关资料汇总

SIFT算法简介SIFT算子是一种图像的局部描述子，具有尺度、旋转、平移的不变性，而且对光照变化、仿射变换和3维投影变换具有一定的鲁棒性。

lenearth·2022-12-01 05:09

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