不变性第12页

深度学习——池化层笔记+代码

②需要一定程度的平移不变性，即使1像素边缘位置移动了，卷积后池化就可以检测到未移动的边缘。池化层就可以2.二维最大池化①返回滑动窗口的最大值②垂直边缘检测经过卷积层k=[1,-1]说明第二列是

jbkjhji·2022-12-01 04:28

特征提取与匹配_SURF

SURF（对SIFT的改进）一、概述Sift算法的优点是特征稳定，对旋转、尺度变换、亮度保持不变性，对视角变换、噪声也有一定程度的稳定性；缺点是实时性不高，并且对于边缘光滑目标的特征点提取能力较弱。

layB·2022-11-30 23:47

一阶微分形式不变性

一阶微分形式不变性若y=f(u)y=f(u)y=f(u)，u=g(x)u=g(x)u=g(x)，则dy=f′(u)du=f′(u)⋅g′(x)dxdy=f'(u)du=f'(u)\cdotg'(x)dxdy

tanjunming2020·2022-11-30 17:35

一阶微分形式不变性习题

一阶微分形式不变性例1y=earctan⁡2xy=e^{\arctan\sqrt2x}y=earctan2x，求dydydy.解：dy=earctan⁡2x⋅11+2x2⋅2dx=2earctan⁡2x1

tanjunming2020·2022-11-30 17:35

ICLR 2022 | 从因果不变性视角探讨图神经网络的分布外泛化鲁棒性

©作者|吴齐天单位|上海交通大学研究方向|图神经网络论文题目：HandlingDistributionShiftsonGraphs:AnInvariancePerspective作者信息：吴齐天（上海交通大学），张恒瑞（伊利诺伊大学），严骏驰（上海交通大学），DavidWipf（AmazonWebService）论文链接：https://arxiv.org/pdf/2202.02466.pdf如何

PaperWeekly·2022-11-30 15:53

图神经网络 —— 排列不变函数

不变函数：均值、求和、最大池化等sum(a,b)=sum(b,a)mean(a,b)=mean(b,a)max(a,b)=max(b,a)不具备排列不变性质的函数：RNN（LSTM）、做差等，结果与输入顺序有关

咕嘟·2022-11-30 15:20

PCL 点云的法向量

特性：点云中每一点的法向量夹角和曲率值均不随着物体的运动而改变，具有刚体运动不变性点云法向量得的应用：1、点云渲染：法向量可以用于光照渲染，漫反射光照符合Lambert余弦定律，即漫反射光强与N*L成正比

Σίσυφος1900·2022-11-30 14:16

Opencv（C++）学习系列---Laplacian拉普拉斯边缘检测算法

【1】算法简介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。

大花爱编程·2022-11-30 01:34

Qt+WIN10+Python：PointNet实现点云显示

点云的特点其实非常好理解：排列不变性：重排一遍所有点的输入顺序，所表示的还是同一个点云数据，网络的输出应该相同。点集之间的交互性：点与点之间有未知的关联性。变换不变性：对于某些变换，例如仿射变换，应用

汤姆or杰瑞·2022-11-29 20:54

1*1卷积的作用

1*1卷积1、不改变图像空间结构全连接层会破坏图像的空间结构，例如把维度拼接成一个一维数组，而1*1卷积层不会破坏图像的空间结构，保留图像局部特征，卷积具有空间位置不变性。

UncleDrew_lsy·2022-11-29 17:17

【图像处理】LBP特征

转载自：http://blog.csdn.net/zouxy09LBP特征LBP（LocalBinaryPattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点

大姨妈V·2022-11-29 09:52

论文阅读：GraphSNN

但是这有个前提，就是置换不变性。也就是说BCD的排列顺序对A的结果不影响。这就有个缺点，置换不变性的要求会让GNN损失一部分的邻域结构信息。有时候GNN都不能分辨两张非常简单的图。

weixin_42331532·2022-11-28 23:15

拉普拉斯算子的原理和matlab实现代码

一、基本原理拉普拉斯算子是一种二阶导数算子，是各向同性的微分运算，具有旋转不变性，可以满足不同走向的图像边界的锐化要求。

时吨吨·2022-11-28 22:36

【深度学习笔记】5.卷积神经网络

但在自然图像处理中都具有局部不变性的特征，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。所以就引入的CNN。

不休的turkeymz·2022-11-28 15:08

SIFT算法原理介绍

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。

gyp_666·2022-11-28 13:06

激光点云学习一：点云常用特征

下面几个条件,通过能否获得相同的局部表面特征值,可以判定点特征表示方式的优劣:(1)刚体变换(rigidtransformations)一一即三维旋转和三维平移变化不会影响特征向量F估计,即特征向量具有平移旋转不变性

无人驾驶learner·2022-11-28 08:51

PCL-3D特征描述子

FeatureDescriptor是每个特征点独特的身份认证同一空间点在不同视角的特征点具有高度相似的描述子不同特征点的描述子差异性尽量大通常描述子是一个具有固定长度的向量描述子可以分为以下几种类型：基于不变性的描述子

weixin_38498629·2022-11-28 00:45

PFH和FPFH详解

2.PFH的原理PFH通过参数化查询点和紧邻点之间的空间差异，形成了一个多维直方图对点的近邻进行几何描述，直方图提供的信息对于点云具有平移旋转不变性

phymat.nico·2022-11-28 00:44

LBP特征详细原理-python代码复现

LBP特征提取算法LBP(LocalBinaryPatterns，局部二值模式)是提取局部特征作为判别依据的，一种有效的纹理描述算子，度量和提取图像局部的纹理信息，它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点

宋yongchao·2022-11-27 23:05

SIFT的简要介绍

SIFT):尺度不变特征变换介绍内容是从B站一个up视频里总结出来的，up叫会飞的吴克，视频地址有兴趣的可以去看一看，本文只做简单介绍优点SIFT特征是图像的局部特征，其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性

ghashgsgg·2022-11-27 17:56

OpenCV图像特征提取学习四，SIFT特征检测算法

SIFT特征具有对旋转、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。

肖爱Kun·2022-11-27 15:11

提取lbp特征java代码_目标检测的图像特征提取之_LBP特征

LBP(LocalBinaryPattern，局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。

weixin_39891272·2022-11-27 15:09

OpenCV-图像特征提取算法3_LBP

一，简介LBP（LocalBinaryPattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。

业余狙击手19·2022-11-27 15:08

C++ OpenCV特征提取之基本的LBP特征提取

它具有旋转不变性和灰度不变性的显著的有点。已经广泛的应用于纹理分类、纹理分割、人脸图像分析等领域。

Vaccae·2022-11-27 14:33

OpenCV图像特征提取学习三，LBP图像特征检测算法

一、LBP特征的概述LBP指局部二值模式，英文全称：LocalBinaryPattern，是一种用来描述图像局部特征的，LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。

肖爱Kun·2022-11-27 14:02

十九种卷积

平移不变性、平移等变性二、组卷积1

_Brooke_·2022-11-27 09:16

浅谈LBP原理和代码(基于Python)

LBP，全称LocalBinaryPattern，局部二值模式，是一种用来描述图像局部特征的算子，具有灰度不变性和旋转不变性的优点原始LBP算法3×3的矩形块，由1个中心像素和它周围的8个邻域像素组成，

.DoubleBean.·2022-11-27 06:56

OpenCV实现0到9数字识别OCR

整个算法分为两个部分，第一部分是特征提取，提取的特征实现了尺度不变性与轻微光照与变形干扰排除，第二部分基于特征数据进行匹配实现了相似性比较，最终识别0到9十

小白学视觉·2022-11-27 05:04

深度学习笔记其五：卷积神经网络和PYTORCH

深度学习笔记其五：卷积神经网络和PYTORCH1.从全连接层到卷积1.1不变性1.2多层感知机的限制1.2.1平移不变性1.2.2局部性1.3卷积1.4“沃尔多在哪里”回顾1.4.1通道1.5小结2.图像卷积

泠山·2022-11-26 21:11

基于PyTorch对卷积神经网络原理总结与实现

目录1.概述1.1卷积神经网络的引入1.2卷积神经网络的基本准则1.2.1局部性1.2.2相同性1.2.3不变性2.网络层次分析2.1卷积层2.1.1滤波器的高度和宽度2.1.2步长2.1.3边界填充2.1.4

AI炮灰·2022-11-26 16:07

【好文转载】谈谈CNN中位置和尺度问题

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。

Fm镄·2022-11-26 07:23

（局部特征）HOG+SVM，LBP，Haar

局部图像特征描述的核心问题是不变性（鲁棒性）和可区分性。由于使用局部图像特

竹篓有个天·2022-11-26 07:29

论文基础常识摘录

一、有关深度学习部分的知识:1.有关卷积神经网络基础知识：①概述：卷积神经网络通过局部感受野、权值共享以及池化层操作用于减少网络的参数规模，并使得网络学习到的特征具有位置平移，尺度缩放等方面的不变性。

_Brooke_·2022-11-26 07:26

【深入思考】卷积网络（CNN）的平移不变性

相信大家在看论文的时候，会发现引言里面常常会阐述ViT与CNN各自的优势，对于ViT来说，那自然是全局关系的建模，而对于CNN来说，归纳偏差、平移不变性亦是常见的字眼。

风巽·剑染春水·2022-11-26 01:03

连续信号与系统的频域分析之傅里叶级数

三角形式傅里叶级数三、指数形式的傅里叶级数1.定义2.系数确定3.典型信号的傅里叶级数4.周期信号的功率谱在LTI系统的时域分析中，输入信号被分解成冲激信号或阶跃信号的叠加（积分），然后利用LIT的线性和时不变性可以推出系统的零状态响应等于输入信号与系统冲激响应的卷积

太阳风暴·2022-11-25 18:56

【语义分割semantic segmentation】--DeepLab（ASPP）系列学习笔记

关键问题概要：像素级稠密预测任务中为提高感受野通常采用池化采样降低分辨率，容易丢失关键信息；必要的多尺度特征提取能力有助于对场景中不同尺寸大小的物体信息进行捕获，提高特征表现能力；DCNNS对局部图像转换的内置不变性有助于学习日益抽象的数据表示

Booo0m·2022-11-25 17:41

DeepLab V2学习笔记

passer__·2022-11-25 17:38

机器学习图像特征提取—SIFT特征提取原理及代码实现

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。SIFT特征是基于物体上的一些局部外观的兴趣点而与影像的大小和旋转无关。对于光线

暂未成功人士！·2022-11-25 10:16

【目标检测】swin-transformer的学习

文章目录1.swin-transformer2.swin-transformer的结构1.swin-transformer优点：解决transformer在cv领域速度慢的问题保持CNN的位移不变性、尺寸不变性

努力的袁·2022-11-25 09:19

ORB-SLAM2 ---- computeOrbDescriptor函数

2.函数解析2.1数学基础点v绕原点旋转θ角，得到点v’，假设v点的坐标是(x,y)，那么可以推导得到v’点的坐标（x’,y’)计算描述子时要考虑旋转不变性：比如同一幅图像在不同事件光照效果不同可能英雄特征点的提取

Courage2022·2022-11-25 08:40

torch.optim.Adam(parameters, lr)什么含义

该方法易于实现，计算效率高，内存要求低，对梯度的对角线重新缩放具有不变性，并且非常适用于数据和/或参数较大的问题。该方

有梦想的鱼·2022-11-25 05:40

为什么特征融合是如此重要？（详细）

不变性和等变性是图像特征表示的两个重要性质。分类需要不变特征表示，因为它的目标是学习高级语义信息。目标定位要求等变表示，因为它的目的是鉴别位置和尺度的变化。

liiiiiiiiiiiiike·2022-11-25 03:46

【U-net】

池化层也称下采样层，会压缩输入的特征图，一方面减少了特征，导致了参数减少，进而简化了卷积网络计算时的复杂度;另一方面保持了特征的某种不变性（旋转、平移、伸缩等）。

MinervaWang·2022-11-25 01:33

GC-LSTM:用于动态网络链路预测的图卷积嵌入原理+代码（上）原理部分

卷积神经网络CNN只能处理欧式数据，比如图片、音频、视频等，这些数据具有平移不变性。图数据则是一种非欧式数据，由节点和链路集合构成，不具有平移不变性，也无

m0_53961910·2022-11-24 21:27

论文阅读笔记CTM：《Finding Task-Relevant Features for Few-Shot Learning by Category Traversal》

通过遍历类别查找小样本学习上的特定任务的特征这里的重点在遍历类别样本，提取类内不变性特征和类间唯一性特征1核心思想之前的一些方法（孪生、匹配、原型、关系）把不同的类彼此独立看待，没有将整个任务当做一个整体

海淀小天·2022-11-24 20:01

《深入浅出图神经网络》阅读笔记-第3章卷积神经网络（2）卷积神经网络特点

2、权值共享在图像中，不同的区域使用的是同一个卷积核，这样可以减少参数量并且带来了平移不变性。平移不变性是指不管输入如何平移，总能够得到相同的输出

与其等风来，不如追风去·2022-11-24 18:43

计算机视觉（北邮鲁鹏）--卷积

作用：降噪公式：性质：1.线性性2.平移不变性3.任何平移操作都可用卷积来实现4.卷积的边缘填充问题

小雨啊啊啊.·2022-11-24 16:00

卷积神经网络的一般步骤,卷积神经网络基本操作

对得到的结果用另一个卷积核继续提取+reLU，然后池化（保留区域最大或者用区域平均来替换整个局部区域的值，保证平移不变性和一定程度上对过拟合的压制）之后“深度”的话，就会需要对池化后的结果继续用不同的卷积核进行

普通网友·2022-11-24 14:42

卷积神经网络的基本概念和重要思想

其训练过程为：输入（原始图像）→特征提取和分类都由神经网络进行→输出传统神经网络依靠人工设计特征，局限于研究人员的经验和特征表达能力，无法应对各种不变性。传统神经网路与SVM类似，角色只是一

⒈顆糖果!·2022-11-24 14:06

卷积神经网络的优点

2.具有平移不变性，即使图片中的目标位置平移到图片另一个地方，卷积神经网络仍然能很好地识别出这个目标，输出的结果也和原来未平移之前是一致的。

*逍遥*·2022-11-24 13:34

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