不变性第8页

OpenCV 直方图和应用

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、基于颜色的图像检索以及图像分类。

_jackcc·2023-01-30 13:22

java源码学习-String

String源码学习1.String1.1不变性不可变指的是类值一旦被初始化，就不能被修改，如果被修改那将会是新的类。

姜姜_1026·2023-01-29 22:41

Learning Opencv 3 —— 十六章关键点和描述符（二）—— 通用关键点和描述符

同时，对于描述符，它应该能够针对不同的场景，给出一定的旋转不变性。关键点和描述符的是三个主要的应用场景就是跟踪，目标识别和

GondorFu·2023-01-29 11:59

【动手学深度学习】卷积层(CNN)

两个原则平移不变性，局部性二维交叉相关和二维卷积二维交叉相关和二维卷积由于对称性，在实际使用中没有区别00+11+32+43=19卷积层实现的是二维交叉相关操作一维交叉相关卷积层将输入和核矩阵进行交叉相关

xyy ss·2023-01-29 09:28

《神经网络与机器学习》笔记（三）

在用全连接前馈网络来处理图像时，会存在两个问题：(1)参数太多；(2)全连接前馈网络无法直接提取（可通过数据增强实现）图片的局部不变性特征。目前的卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层交叉堆

糖醋排骨盐酥鸡·2023-01-29 01:17

你还在用你认为对的方式为孩子倾尽全力吗？

朗纹多元智能测评，作为先天特质测评的科学手段，测评有效年龄可从1-99岁，因为指纹具有不变性和唯一性的特点，一生只要做一次，当然越早做越受益。

Hellen烨子·2023-01-28 14:54

[译]从零开始Redux（三）组合

前言接上一篇，在了解了状态转移中如何保证不变性之后，我们又来看看如何完成多变量状态的组合。

ro9er·2023-01-28 08:44

Hu矩

Hu矩是归一化矩的线性组合，Hu矩在图像旋转、平移、缩放等操作后，仍能保持不变性，所以经常使用Hu矩来识别图像的特征。1.Hu矩函数参数m是函数cv2.moments()返回的矩特征。

长歌行夜一·2023-01-27 12:40

图像的浅层特征与深度特征_图像LBP特征

LBP特征属于一种纹理特征，该算法在1996年由Ojala等提出，在2002年对算法进行了改进，提出了均衡模式LBP编码和旋转不变性LBP编码。该算法整体来说还是比较简单。

Momself·2023-01-26 20:25

swift-类和结构体

类和结构体不同点：1.结构体是值类型类是引用类型，编译器可以保证结构体的不变性，类要我们自己来保证2.内存管理方式不同接头体可以直接持有及访问，类的实例只能通过地址间接访问，结构体是唯一的，类能有多个持有者

AlliumLiu·2023-01-26 14:36

点云配准--4PCS原理与应用

largestcommonpointset)1.2RANSAC配准过程1.3RandomizedAlignment2ApproximateCongruent4-Points近似共面四点（4PCS特征）2.14点对的仿射不变性

xinxiangwangzhi_·2023-01-26 10:12

4PCS、super4PCS粗配准算法理解

只是怎么找出对应点方法不一样，Ransac一般通过特征点及描述子去找对应点，而4PCS则是通过对应的同一平面四点组仿射不变性去找。该方法适用于重叠区域较小或者重叠区域发生较大变化场景点云配准，

Mr.鱼·2023-01-26 10:41

3.5-点云配准基本数学原理

常用的点云配准算法是：迭代最近点算法(ICP)，正态分布变换配准(NDT)，基于特征不变性的配准(ORB/FPFH/NARF)其他演变算法及不同思路算法：ICP

TimeRiverForever·2023-01-26 10:33

目标检测选介

anchor主要是解决两个问题：1.scale和aspectratio不变性，适应不同尺度的目标。

TerenceChen1210·2023-01-26 00:24

基于学习的局部特征

实验E11：基于学习的局部特征设计实验，对比SIFT和R2D2特征匹配的效果，并重点对比分析特征的旋转不变性、尺度不变性。

AI-NuanBaobao·2023-01-22 11:47

【车辆识别】基于卷积神经网络yolov3识别车辆和车辆速度附matlab代码

1简介近年来,自动驾驶研究,智慧交通建设突飞猛进,车辆检测技术成为业界的研究热点.由于深度卷积神经网络具有一定的旋转与平移不变性等特点,在车辆检测任务中得到广泛应用,其中,YOLOv3(YouOnlyLookOnceversion3

matlab科研助手·2023-01-19 19:17

深度学习-卷积层

对全连接层使用平移不变性和局部性的到卷积层二维卷积层交叉相关和卷积：一维和三维交叉相关：一维是文本，三维可以是视频卷积层讲=将输入和核矩阵进行交叉相关，加上偏移后得到的输出核矩阵和偏移是可学习的参数核矩阵的大小是超参数图像卷积互相关运算

baopapa·2023-01-19 17:54

IoU、GIoU、DIoU

还有一个很好的特性就是尺度不变性，也就是对尺度不敏感（scaleinvaria

redfivehit·2023-01-19 14:41

Transformer模型学习笔记

Transformer模型1seq2seq方法对比CNN：将序列分为多个窗口（卷积核），每个窗口具有相同的权重，可以带来平移不变性的好处；卷积核之间可以进行并行计算；根据局部关联性建模，若想获得更大的感受野

Cercis_Lee·2023-01-18 12:16

池化层的改进

池化层的作用降采样减少参数量（进而降维、去除冗余、减少计算量等等）扩大感受野具有一定的尺度、旋转不变性从新的角度看池化层池化可以看成是对滑动窗口内的激活值（activation）线性加权。。

陈生~·2023-01-17 11:44

1*1的卷积层的作用，以及与全连接层的关系

引入非线性1*1卷积和全连接层的区别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

Jul7_LYY·2023-01-16 17:58

【转载】OpenCV-Python系列之SURF算法（四十九）

我们在上个教程讨论了SIFT算法用于检测特征点，SIFT算法对旋转、尺度缩放、亮度变化等保持不变性，对视角变换、仿射变化、噪声也保持一定程度的稳定性，是一种非常优秀的局部特征描述算法。

OpenVINO生态社区·2023-01-16 16:03

2022.10.23 第二十七次周报

通过卷积神经网络将支持向量机整合到呼吸声音的分类中背景提出问题提出思路存在的困难解决办法1.数据收集和数据预处理2.建议的CNN架构3.分类器CNN深度讲解卷积的物理意义池化的作用1、增大感受野2、平移不变性

孙源峰·2023-01-16 13:29

PointNet论文分析

PointNet:DeepLearningonPointSetsfor3DClassificationandSegmentation一.摘要本文提出了一种直接计算点云的新型神经网络，可以处理输入点点排列不变性

Thy shy·2023-01-15 12:01

[PyTorch 学习笔记] 3.3 池化层、线性层和激活函数层

另外一点值得注意：pooling也可以提供一些旋转不变性。池化层可对

张贤同学·2023-01-15 07:23

调制识别论文笔记1----Spatial Transformer Networks保持空间不变性

论文题目：ModulationClassificationusingConvolutionalNeuralNetworksandSpatialTransformerNetworks论文地址1.主要思想应用spatialtransformernetwork确保原始IQ信号不受信道条件的影响。研究了将STN应用到CNN上对不同过采样率下分类正确率的影响。2.背景介绍首先介绍了调制识别从军事向无线通信领

JaJaJaJaaaa·2023-01-14 08:20

规范场论初步

规范场论初步整体规范不变性变换群是阿贝尔群的情况变换群是非阿贝尔群的情况局域规范不变性变换群是阿贝尔群的情况变换群是非阿贝尔群的情况整体规范不变性整体规范变换是指不依赖时空坐标的变换。

qtxzh·2023-01-13 21:43

图像特征提取中的一些不变形，平移不变性，旋转不变性光照不变性

不变性：就是目标发生了变换，但是你依然可以识别出来。在图像任务中，我们希望图像中的目标即使被平移、被旋转或者被缩放，模型都可以识别出来。

weixin_48780159·2023-01-13 09:45

平移不变性和平移可变性理解

**在R-FCN中的平移不变性和平移可变性**在图像分类任务中希望平移不变性（在一张图像中，物体平移但是不会改变它的分类结果）在图像检测任务中希望平移可变换性，在一张图像中平移一个物体是需要具有意义的，

邓建雄·2023-01-13 09:44

【CNN】平移不变形

不变性意味着您可以将对象识别为对象，即使它的外观以某种方式发生变化。这通常是一件好事，因为它在视觉输入细节的变化（例如查看器/相机和对象的相对位置）中保留了对象的身份、类别（等）。

prinTao·2023-01-13 09:14

特征提取之旋转不变性和尺度不变性的通俗理解

没有图片，直接看原文链接：https://blog.csdn.net/julialove102123/article/details/80822076特征匹配（FeatureMatch)是计算机视觉中很多应用的基础，比如说图像配准，摄像机跟踪，三维重建，物体识别，人脸识别，所以花一些时间去深入理解这个概念是不为过的。本文希望通过一种通俗易懂的方式来阐述特征匹配这个过程，以及在过程中遇到的一些问题。

Polya_Xue·2023-01-13 09:14

旋转不变性、尺度不变性

旋转不变性：只要对特征定义了方向，然后在同一个方向上进行特征描述就可以实现旋转不变性。尺度不变性：为了实现尺度不变性，需要给特征加上尺度因子。在进行特征描述的时候，将尺度统一就可以实现尺度不变性了。

jzwei023·2023-01-13 09:44

卷积神经网络（CNN）的平移不变性和旋转不变性。

文章目录不变性的介绍不变性的原理不变性的介绍不变性意味着即使目标的外观发生了某种变化，但是你依然可以把它识别出来。

深度不学习！！·2023-01-13 09:13

opencv旋转不变性LBP理解

参考资料：https://blog.csdn.net/qq_26898461/article/details/46875517https://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3438698.htmlhttps://blog.csdn.net/quincuntial/article/details/50541815https://blog.csdn.net/zouxy0

韭菜钟·2023-01-13 09:13

iou与giou

对iou的认识：可以反应预测检测框与真实框的检测效果，有一个很好的特性是尺度不变性也就是对尺度不敏感，在回归任务重判断predictbox和gt的距离最直接的指标就是iou（满足非负性，同一性，对称性，

940605690ljl·2023-01-12 18:32

TextCNN文本分类实践

CNN介绍CNN是特殊的全连接层，包含两个特性：平移不变性和只和周边位置相关CNN用于处理图像，也可以处理文本和语音，处理图像时，基础的CNN不能解决旋转和放大缩小问题，因为神经网络输入是一行像素转换成向量

路新航·2023-01-12 14:09

go程序设计语言第九章-并发控制

我们避免并发访问大多数的类型，无论是将变量局限在一个goroutine内（避免多个goroutine访问同一变量），还是使用互斥条件维持更高级别的不变性，都是为了这个目的。

Zerore·2023-01-12 13:29

卷积层提取的特征具有平移不变性

1.什么是不变性不变性是指目标发生了变换，但是你依然可以识别出来。对于图像处理任务来说，这是一种很好的特性。图像中的目标即使被平移、旋转或者缩放，模型都可以识别出来图像中的目标。

沐风大大·2023-01-12 08:40

CNN的平移不变性来源于数据学习or结构

https://blog.csdn.net/ytusdc/article/details/107666902重点参考：https://www.zhihu.com/question/301522740什么是平移不变性不变性不变性意味着即使目标的外观发生了某种变化

sinat_41797818·2023-01-12 08:09

CNN中的translation equivariant和translation invariant

目录等变性equivariant不变性invraiantCNN的等变、不变等变性equivariant通俗解释：对于一个函数，如果你对其输入施加的变换也会同样反应在输出上，那么这个函数就对该变换具有等变性

muyuu·2023-01-12 08:39

AI面试题之深入浅出卷积网络的平移不变性

卷积网络的平移不变性可能会经常在论文中看到，那这个到底是什么呢？看了一些论文的原文和网络上十几篇讲这个的博文，大概捋清了思路然后写下这个。不得不说，有的博文讲的有那么点问题。

微信公众号[机器学习炼丹术]·2023-01-12 08:39

CNN网络中的不变性理解

神经网络中的不变性原文：https://blog.csdn.net/voxel_grid/article/details/79275637个人认为cnn中conv层对应的是“等变性”（Equivariance

adong1976·2023-01-12 08:38

卷积神经网络为什么具有平移不变性？

zjz_xn·2023-01-12 08:38

cnn平移等变性和不变性

寻找一个从输入图像到输出类别的映射，这个映射对目标的几何变换(如平移，旋转，投影变换)具有不变性。输入X1，经过平移变换获得X2。f1和f2是经过特征映射的结果，f1经过相同的平移变换后可以得到f2。

rockkyy·2023-01-12 08:07

OpenCV——图像直方图

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

我有一個夢想·2023-01-12 06:35

【R语言与数据分析实战】R软件编程

目录1、流程控制(1)if语句(2)循环语句2、运算(1)数值运算(2)向量运算(3)NA处理3、定义函数(1)可变长函数(2)嵌套函数4、作用域5、对象的不变性6、队列1、流程控制(1)if语句ifelse

Zz雏隅·2023-01-11 16:26

CVPR-2018-SiamRPN++: Evolution of Siamese Visual Tracking with Very Deep Networks 阅读笔记

EvolutionofSiameseVisualTrackingwithVeryDeepNetworks(bo-li.info)一、动机孪生网络跟踪器与最先进的算法相比仍然有精度差距，由于缺乏严重的空间不变性

菜菜子hoho·2023-01-11 15:25

SiamRPN++论文笔记

SiamRPN++论文笔记传统的基于Siamese网络的跟踪方法不能利用深度卷积网络提取的特征，像resnet-50或更深的网络，作者认为核心的原因在于用很深的网络提取特征会导致缺乏严格的平移不变性。

echo_hao·2023-01-11 15:24

相机分类及介绍

相机相机分类单目相机（Monocular）：二维投影通过尺度不变性确定深度优点：结构简单、成本低、便于标定和识别缺点：单张图片里无法确定物体真实大小方法：线激光器、单CCD相机、小孔成像和激光面约束模型其他

＊爱吃路边摊�·2023-01-11 12:36

Center-based 3D Object Detection and Tracking（基于中心的3D目标检测和跟踪 / CenterPoint）论文笔记

基于中心点的物体表达可学习到物体的旋转不变性，简化了跟踪

byzy·2023-01-10 10:55

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