不变性第13页

多尺度特征融合

这隐含着固定架构的网络，往往会学习到特定尺度的特征，也可能具有了一定的尺度不变性。

lanyuxuan100·2022-11-24 05:52

图神经网络的分类

PATCH-SAN：因为GCN和GraphSage聚合邻居信息时具有排列不变性，而PATCH-SAN是真正利用卷积操作，去完成节点的深层次的学习。

vincent_hahaha·2022-11-24 04:15

USTC中科大数字图像分析2019年考题回忆

考连通悖论3，考掩模（其实就是算子）4，考Canny算子和SUSAN算子5，考链码、差分码、形状数6，考腐蚀膨胀开启闭合7，考城区距离和ChamferDistance8，考Hough变换9,考SIFT不变性

请小兵·2022-11-23 22:15

PointNet 和 PointNet++ 作者讲座学习笔记

文章目录前人的工作三维数据的表达形式把点云转化为体素，再用3DCNNPointNet两个挑战置换不变性旋转不变性PointNet的分类网络PointNet的分割网络PointNet的限制PointNet

dotJunz·2022-11-23 15:08

卷积神经网络

全连接前馈神经网络1.权重矩阵的参数非常多2.局部不变性特征自然图像中的物体都具有局部不变性特征尺度缩放、平移、旋转等操作不影响其语义信息。全连接前馈神经网络很难提取这些局部不变特征。

生命苦短必须喜感·2022-11-23 15:32

Expressing Arbitrary Reward Functions as Potential-Based Advice将任意奖励函数表示为基于势能的建议

基于势能的奖励塑形是在保证策略不变性的前提下，为agent提供特定形式的额外奖励的一种方式。

难受啊！马飞...·2022-11-23 11:19

动手学深度学习v2笔记-Day9-卷积神经网络

【知多少】大白话讲解卷积神经网络工作原理从“卷积”、到“图像卷积操作”、再到“卷积神经网络”，“卷积”意义的3次改变0x01平移不变性&&局部性1.平移不变性假设我想在一张图片中找到某个物体，那么我的方法一定跟这个物体在图片中的哪个位置

CabbSir·2022-11-23 11:39

论文阅读笔记（14）--- PointNet++

论文和代码详解原作者的视频报告PointNet的局限性与传统的3DCNN分层提取特征相比，PointNet属于全局特征学习，只对单个点或者所有点进行操作，没有局部信息，对精细的特征难以学习，例如分割的时候会有所缺陷，此外在平移不变性上也会有所缺陷

打着灯笼摸黑·2022-11-23 10:35

点云语义分割：论文阅读简记 -Spatial Transformer Point Convolution

[1]SpatialTransformerPointConvolution为了满足点云置换不变性问题，以往的方法通过max或者sum来进行特征聚合，但是这种操作是各向同的，不能更好的建模局部几何结构。

疯子_Zhang·2022-11-23 09:32

NNDL 实验六卷积神经网络（1）卷积

具有一定程度上的平移、缩放和旋转不变性。和前馈神经网络相比，卷积神经网络的参数更少。主要应用在图像和视频分析的任务上，其准确率一般也远远超出了其他的神经网络模型。近年来卷积神经网络也广泛

weixin_51715088·2022-11-23 00:08

基于matlab的sift变换的图像配准和拼接算法仿真

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。该方法于1999年由DavidLowe[2]首先发表于计算机视觉国际会议（InternationalConferenceonCom

Simuworld·2022-11-22 23:56

卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN）

神经网络架构平移不变性（translationinvariance）：不管检测对象出现在图像中的哪个位置，神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应，即为“平移不变性”。

wyyoowyy·2022-11-22 21:46

DIP-VBTV: Color Image Restoration Model Combining Deep Image Prior and Vector Bundle Total Variation

Newperspectiveonimagerestoration/图像恢复的新视角1.2.Relatedwork.1.2.1.VBTVpriorstoexpressperceptualinvariance/VBTV先验表示感知不变性

Claire_Shang·2022-11-22 21:25

SIFT算法原理以及代码实现详解

SIFT算法的特点有：1.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，对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性；2.独特性（Distinctive

qq_41800983·2022-11-22 20:41

胶囊网络深入理解

胶囊网络的概念与理解胶囊网络概述人工神经元不应当追求神经元活动中的视角不变性，（使用单一的标量输出来总结一个局部池中的重要特征的检测器的活动）。

big_matster·2022-11-22 16:29

C++版本OpenCv教程(二十)图像直方图绘制

由于同一物体无论是旋转还是平移在图像中都具有相同的灰度值，因此直方图具有平移不变性、放缩不变性等优点，因此可以用来查看图像整体的变化形式，例如图像是否过暗、图像像素灰度值主要集中在哪些范围等，在特定的条件下也可以利用图像直方图进行图像的识别

龙啸wyh·2022-11-22 13:24

C++ opencv图像直方图

由于其计算代价较小，且具有图像平移、旋转、缩放不变性等众多优点，广泛地应用于图像处理的各个领域，特别是灰度图像的阈值分割、

打酱油的；·2022-11-22 13:51

Policy invariance under reward transformations- Theory and application to reward shaping基于势能的塑形奖励函数

此外，这被证明是不变性的必要条件，因为任何其他转换都可能产生次优策略，除非对基础MDP做出进一步假设。这些结

难受啊！马飞...·2022-11-22 12:40

图像特征检测描述(一):SIFT、SURF、ORB、HOG、LBP特征的原理概述及OpenCV代码实现

就是检测图像中目标的特征呗，所谓特征，不管你怎么旋转目标，离目标远近，它的特征都应不变才对，这两个特性称为叫旋转不变性和尺度不变性。

昊虹AI笔记·2022-11-22 10:47

SIFT算子与ORB算子特征检测效果对比（Python）

OpenCV中常用的特征检测和提取算法包括：Harris：用于检测角点SIFT：用于检测斑点（blob）SURF：用于检测斑点FASF：用于检测角点BRIEF：用于检测斑点ORB：带方向的FAST算法和具有旋转不变性的

Lihoon. AI·2022-11-22 10:16

【图像融合】基于DSIFT多聚焦图像融合附matlab代码

仿真内容点击智能优化算法神经网络预测雷达通信无线传感器信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机电力系统⛄内容介绍SIFT算法最初由Lowe于1999年提出[13]，能够解决目标对象的平移、旋转和缩放等问题，保证特征的尺度不变性

matlab科研助手·2022-11-22 07:47

SIFT特征提取算法详解

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。1.1SIFT算法具的特点图像的局部特征，对旋转、尺

Fm镄·2022-11-22 02:31

sift算法matlab详解,sift算法原理详解及应用

总体来说，Sift算子具有以下特性：(1)Sift特征是图像的局部特征，对平移、旋转、尺度缩放、亮度变化、遮挡和噪声等具有良好的不变性，对视觉变化、仿射变换也保持一定程

参数化凯同学·2022-11-22 02:00

【OpenCV-Python】20 特征检测算法（上）

OpenCV中最常使用的特征检测和提取算法有：Haarris：检测角点SIFT：检测斑点（blob）SURF：检测斑点FAST：检测角点BRIEF：检测斑点ORB：代表带方向的FAST算法与具有旋转不变性的

gkm0120·2022-11-22 02:34

斯坦福CS224W图机器学习笔记自用：A General Perspective on Graph Neural Networks

因为它定义了置换不变性和等变性的概念。GNNsVS.CNNsCNN可以看作是具有固定邻居大小和排序的特殊GNNCNN的滤波器的大小是预定

小粥铺·2022-11-22 01:20

浅谈BERT/Transformer模型的压缩与优化加速

并且，相比于卷积操作的局部特征提取能力、以及平移不变性，Self-Attention/Cross-Attention的全局Context信息编码或长时依赖建模能力，能够使图像/视觉模型具备更强的相关性建模能力

PaperWeekly·2022-11-21 23:40

k-Shape: Efficient and Accurate Clustering of Time Series解读

EfficientandAccurateClusteringofTimeSeriesJohnPaparrizosLuisGravanoColumbiaUniversityACMSIGMOD2015主要贡献提出一种新的对尺度和漂移具有不变性的距离度量提出一种新的计算聚类中心的方法提出一种通用性强的时间序列聚类算法

SCS199411·2022-11-21 23:54

矩阵的卷积操作——卷积神经网络的基础

卷积神经网络1.顾名思义就是加入卷积层的神经网络算法（除此以外还有一个池化层，后续会继续讲解）2.卷积神经网络的好处在于参数共享，自动提取特征以及平移不变性，保留了矩阵中各

qq_53256387·2022-11-21 20:02

CNN+Transformer=SOTA！CNN丢掉的全局信息，Transformer来补

CNN具备三个重要的特性：一定程度的旋转、缩放不变性；共享权值和局部感受野；层次化的结构，捕捉到的特征从细节到整体。这些特性使得CNN非常适合计算机视

人工智能与算法学习·2022-11-21 17:15

图像特征匹配算法-SIFT算法介绍及代码

特点：该算法对图像存在的旋转、仿射变换，光照变化等能够保持不变性，对噪声的敏感度低，具有很强的鲁棒性。

阿尔法先生·2022-11-21 17:19

2.2 获取图像感兴趣区域_图像之LBP特征描述算子-人脸检测

2.1简介LBP指局部二值模式(LocalBinaryPattern)，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等显著优点。

weixin_39846361·2022-11-21 14:14

【计组补码原码】【无符号数与有符号数的运算】有关由C无符号数与有符号数运算隐式强制转换有符号数为无符号数引起的(-1)与无符号数比较运算的‘反常’ 结果与无符号数与有符号数补码原码存储原理的介绍

如何查看变量类型、string.length()返回值类型2.无符号数、有符号数负数及其补码、有符号数正数和0及其原码表示存储机制3.问题解决：c/c++运算过程有符号数的隐式转换与其二进制存储位模式的不变性

Breakthrough_code·2022-11-21 08:05

【机器学习】《动手学深度学习 PyTorch版》李沐深度学习笔记（神经网络卷积池化）

第一章卷积层1.对全连接层使用平移不变性（核不变）和局部性得到卷积层2.卷积层将输入和卷积核进行交叉相关（卷积其实是交叉相关的180°翻转），加上偏移后得到输出3.核矩阵和偏移是可学习的参数（核也在动态更新

Jul7_LYY·2022-11-21 04:43

（回环检测）Scan Context++: Structural Place Recognition Robust to Rotation and Lateral Variations in Urba

扩展了我们以前关于具有旋转不变性的空间描述子的工作，该描述子完成了当横滚-俯仰

weixin_44035919·2022-11-21 00:52

动手学深度学习（十七）——CNN基础知识

文章目录1、从全连接层到卷积1.1限制多层感知机1.2平移不变性1.3局部性1.4卷积定义2、图像卷积2.1卷积层2.1.1简单应用：检测图片中不同颜色的边缘2.2卷积核2.3互相关和卷积2.4特征映射和感受野

留小星·2022-11-21 00:12

（Python）Gdal与Opencv遥感影像Sift匹配+RANSAC筛选并计算匹配RMSE精度

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。

卫少东·2022-11-20 22:58

跟李沐学AI之卷积神经网络

使用一个物体检测器，该检测器将图像分割成多个区域，并为每个区域包含物体的可能性打分，卷积神经网络正是将空间不变性的这一个概念系统化，从而基于这个模型使用较少的参数来学习有用的表示。

小小小方·2022-11-20 21:01

SVM人脸识别（小白向，附代码）

LBP簇+PCA/ICA+SVMLBP簇LBP（LocalBinaryPattern）旋转不变性LBP等价模式LBPPCA/ICAPCA（主成分分析）FastPCA（快速主成分分析）FastICA（快速独立成分分析

一个人的伪白学·2022-11-20 17:47

传统图像处理（一）

HOG的原理因为是在图像的局部方格单元上进行操作，所以HOG对图像几何和光学的形变能保持较好的不变性。其次，在

飞天小福蝶·2022-11-20 14:42

池化层的作用

①特征不变性，在对图像进行操作时，池化就是图像的resize，在图像被压缩时，被去掉的信息是一些不重要的信息，而留下的信息则是具有尺度不变型的特征，也是最能表达图像信息的特征。

富婆儿不爱money·2022-11-20 12:00

最基础的GNN与GCN理解

先回忆一下CNN：CNN常用于处理图像、语音——它们都是一种规则的、欧几里得结构的数据，同时拥有空间不变性（输入扭曲但输出仍不变

kc7w91·2022-11-20 11:36

DeepLab V1学习笔记

passer__·2022-11-20 08:26

LBP算法及其改进算法

LBPLBP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算子，LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。

一位美女程序员·2022-11-20 01:35

卷积神经网络数学建模,常见卷积神经网络模型

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·2022-11-19 20:59

学术速运|Equiformer：用于三维原子图的等变量图注意变换器

EquivariantGraphAttentionTransformerfor3DAtomisticGraphs文献来源：https://arxiv.org/abs/2206.11990代码：未开源（文章仍在underreviwer，与作者已确认）简介：三维相关的诱导偏差,如平移不变性和旋转等方差

DrugPython·2022-11-19 19:27

Datawhale2021年11月组队学习——卷积神经网络

/datawhalechina.github.io/unusual-deep-learning/卷积神经网络CNNCNN的引出：全连接神经网络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

zxc123qwer·2022-11-19 15:53

论文阅读 Frustum PointNets for 3D Object Detection from RGB-D Data

FrustumPointNetsfor3DObjectDetectionfromRGB-DDataAbstract本文研究了室内和室外场景中基于RGB-D数据的三维目标检测，以前的方法专注于图像或3D体素信息（3Dvoxels），通常忽视了3D的自然特征和3D数据的不变性

Re-赟·2022-11-19 15:17

与卷积神经网络(CNN)对比，视觉Transformer的特点

比如平移不变性(translationequivariance)，这种特性为CNN引入了归纳偏置(inductivebias)，使之能够适应不同大小的输入图片的尺寸。

HDU_Du·2022-11-19 15:43

三维目标检测论文阅读：Frustum PointNets for 3D Object Detection from RGB-D Data

FrustumPointNetsfor3DObjectDetectionfromRGB-DData简要说明Contributions（不对应原文）具体方案实验代码学习简要说明问题：通常的三维目标（用图像获得，3D体素）检测方法忽略了3D目标的自然状态和3D数据的不变性

疯子_Zhang·2022-11-19 15:09

CVPR 2018|Frustum PointNets for 3D Object Detection from RGB-D Data论文笔记

FrustumPointNetsfor3DObjectDetectionfromRGB-DData作者单位：StanfordUniversityCVPR20181.摘要+intro以往的3d目标检测的方法，主要是基于图像或三维体素上，往往模糊了自然的三维模式和三维数据的不变性

Rolandxxx·2022-11-19 15:49

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