Correlation

交叉相关与卷积 Cross-correlation v.s. convolution

然而，深度学习中的卷积（Convolution）本质上是信号/图像处理中的互相关(Cross-correlation)。这两种操作之间有细微的区别，但不必深入细节。
大别山伧父·2023-01-16 04:16

KPConv: Flexible and Deformable Convolution for Point Clouds论文笔记

因为点云表示是不规则的，所以作者用了一个带权重的点集（kernelpoints）类比2Dkernel，不同的地方是输入点云要和kernelpoints里面的每一个点的权重矩阵相乘然后通过一个相关系数(correlation
weixin_42812109·2023-01-15 14:56

python correlation_相关性系数介绍+python代码实现 correlation analysis

参考文献：皮尔森系数image重点关注第一个等号后面的公式，最后面的是推导计算，暂时不用管它们。看到没有，两个变量(X,Y)的皮尔森相关性系数(ρX,Y)等于它们之间的协方差cov(X,Y)除以它们各自标准差的乘积(σX,σY)。公式的分母是变量的标准差，这就意味着计算皮尔森相关性系数时，变量的标准差不能为0(分母不能为0)，也就是说你的两个变量中任何一个的值不能都是相同的。如果没有变化，用皮尔森
weixin_39956612·2023-01-14 17:19

数字图像相关系列笔记：DuoDIC

文章目录概述AlgorithmsandworkflowStep1:StereocameracalibrationStep2:Imagecross-correlation(2D-DIC)Step3:3DreconstructionStep4
F_L_O_W·2023-01-11 16:22

R语言用Copulas模型的尾部相依性分析损失赔偿费用|附代码数据

两个随机变量之间的相依性问题备受关注,相依性(dependence)是反映两个随机变量之间关联程度的一个概念它与相关性(correlation)有区别，常用的相关性度量是Pearson相关系数,它只度量了两个随机变量之间的线性关系
·2023-01-10 22:52

R语言用Copulas模型的尾部相依性分析损失赔偿费用|附代码数据

两个随机变量之间的相依性问题备受关注,相依性(dependence)是反映两个随机变量之间关联程度的一个概念它与相关性(correlation)有区别，常用的相关性度量是Pearson相关系数,它只度量了两个随机变量之间的线性关系
·2023-01-10 22:50

基于物品的协同过滤算法

目录1相似度1.1Correlation-basedSimilarity1.2AdjustedCosineSimilarity2评分预测3代码4效果5总结数据:数据及代码资源1相似度俗话说，物以类聚人以群分
随心变化·2023-01-10 14:56

PKD: General Distillation Framework for Object Detectors via Pearson Correlation Coefficient阅读笔记

(一)Title论文地址:https://arxiv.org/abs/2207.02039(二)Summary研究背景：在目标检测任务中KD发挥着压缩模型的作用，但是对于heterogeneousdetectors(异构)之间的蒸馏仍然lackofstudy。本文的主要工作来自异构教师的FPNfeature能够帮助具有不同detecthead和labelassignment方式的学生.这里给我的感
不知道叫啥好一点·2023-01-10 11:16

python setup.py egg_info check,命令错误，退出状态为1：python setup.py egg_info检查日志以获取完整的命令输出...

Itriedtorunpipinstallspatial-correlation-samplerinmacterminalbutgottheerror-Commanderroredoutwithexitstatus1
乆黎·2023-01-09 19:33

python setup.py egg_info check_命令错误，退出状态为1：python setup.py egg_info检查日志以获取完整的命令输出...

Itriedtorunpipinstallspatial-correlation-samplerinmacterminalbutgottheerror-Commanderroredoutwithexitstatus1
吕诺OK镜·2023-01-09 19:33

CREStereo： Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Networkwith Adaptive Correlation-论文阅读

Paper目录摘要介绍相关工作方法自适应群相关层级联的网络叠加级联推理损失函数合成训练数据实验数据集和评估指标实现细节消融实验与SOTA对比实用性能总结摘要随着卷积神经网络的出现，立体匹配算法最近取得了巨大的进展。但是，因为结构薄、非理想修正、相机模块不一致和各种硬情况场景等实际复杂因素，从智能手机等大众级设备拍摄的真实图像对中准确提取视差仍然是一个巨大的挑战。在本文中，作者提出了一套创新的设计来
MengYa_DreamZ·2023-01-07 07:27

具有相关关系的数据处理：线性混合模型与广义线性混合模型

进行数据分析时，会发现有时候一个模型中的变量之间可能具有相关性（correlation），比如面积和长度就具有高度的相关性，如果同时对这些参数建模，就存在共线性问题，所以一般是只针对其中一个参数建模。
JessssseYule·2023-01-05 22:44

Deep CORAL: Correlation Alignment for Deep Domain Adaptation

本篇是迁移学习专栏介绍的第十六篇论文，由BU完成发表在ECCV2016上。Abstract深度神经网络能够从大量标记的输入数据中学习强大的表示，但是它们不能很好地概括输入分布的变化。提出了一种域自适应算法来补偿由于域移动而导致的性能下降。在本文中，我们解决了目标域未标记的情况，需要无监督的自适应。CORAL[1]是一种非常简单的无监督域自适应方法，它用线性变换对源和目标分布的二阶统计量进行对齐。在
gdtop818·2023-01-02 14:05

CVPR2021论文解读--图像去噪:Pseudo 3D Auto-Correlation Network for Real Image Denoising

论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Hu_Pseudo_3D_Auto-Correlation_Network_for_Real_Image_Denoising_CVPR
One_1111·2022-12-31 10:59

pytorch实现 求协方差、皮尔森相关系数（Pearson product-moment correlation coefficient）

先看下面的皮尔森相关系数计算公式，我也不知道念逊还是念森，反正吧，先看公式，其实就是上边分子求了个协方差，下边是对分母分别求类似标准差的东西(当然，不是标准差，因为标准差还需要除以n的算术平方根)。当然，上边的介绍和公式并不重要哈，最重要的是怎么用代码直接实现。协方差：皮尔森系数协方差实现（torch版本需要注意，1.6版本是没有，最新版的1.10是有的）：importtorchx=torch.r
这个人很懒，还没有设置昵称...·2022-12-31 09:51

【统计学】三大相关系数之肯德尔相关系数（kendall correlation coefficient）

kendall相关系数,亦即和谐系数kendall相关系数又称作和谐系数,也是一种等级相关系数,其计算方法如下:对于X,Y的两对观察值Xi,Yi和Xj,Yj,如果XiYi并且Xj>Yj,则称这两对观察值是和谐的,否则就是不和谐的.和谐：x1>y1andx2>y2(orx1
小猪课堂·2022-12-31 09:19

肯德尔（Kendall）相关系数概述及Python计算例

目录1.何谓相关（correlation）?2.肯德尔相关3.肯德尔相关的假设4.计算公式及代码示例4.1Tau-a4.2Tau-b1.何谓相关（correlation）?
笨牛慢耕·2022-12-31 09:45

归一化互相关算法

本文翻译自论文：https://www.researchgate.net/publication/2378357_Fast_Normalized_Cross-Correlation摘要虽然众所周知，互相关可以在变换域中有效实现
Star_ID·2022-12-30 08:49

神经网络数据融合特征提取,神经网络 信息融合

其中美国国防部JDL（JointDirectorsofLaboratories）的定义为：把来自许多传感器和信息源的数据和信息加以联合（Association）、相关（Combination）、组合（Correlation
普通网友·2022-12-27 14:09

信息融合学习笔记

其中美国国防部JDL（JointDirectorsofLaboratories）的定义为：把来自许多传感器和信息源的数据和信息加以联合（Association）、相关（Combination）、组合（Correlation
冬日夜雨·2022-12-27 14:00

flownet2网络迁移笔记pytorch to mindspore（1）

flownet提出两种新的网络结构分别为flownetC和flownetS，其中flownetC以一对图片作为输入，先通过卷积提取一部分特征之后，然后通过correlation算子比较两张图片中的特征。
dark_tea·2022-12-26 01:25

【动手学深度学习：卷积神经网络基础】【二维卷积层+填充和步幅+多输入通道和多输出通道+卷积层与全连接层的对比+卷积层的简洁实现+池化】

二维互相关运算二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数
LinGavinQ·2022-12-25 01:02

[VOT9](2022CVPR)SBT：Correlation-Aware Deep Tracking

先贴一张核心流程图：本文认为需要对同一目标生成连贯的特征，以及和干扰物的对比特征。Abstract背景：鲁棒和鉴别能力是模板跟踪的两大基本要求。由孪生网络类算法提取的特征不能完全鉴别模板和干扰物，现在大部分算法都在集中于设计鲁棒的相关操作。本文：受到自/相关注意力的启发，提出atarget-dependentfeaturenetwork，将跨图像特征相关性深度嵌入到特征网络的多个层中，可以压制非目
三晚不过弦一郎·2022-12-24 23:08

Hive Correlation Optimizer(关联优化)

Paper:YSmart:YetAnotherSQL-to-MapReduceTranslatorThispagedocumentsCorrelationOptimizer.ItwasoriginallyintroducedbyHIVE-2206andbasedontheideaofYSmart[1].Toturnonthisoptimizer,youcanuse…sethive.optimize
houzhizhen·2022-12-23 10:01

相干性（Coherence）和相关性（Correlation）的区别和联系

相关性（Correlation）:显示两相关变量之间线性关系的强度和方向。在统计学中，相关的意义是用来衡量两个变量相对于其相互独立的距离。相关性多用于普通的数组计算和时域信号。
可时间倒数了·2022-12-21 13:51

AI05：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶

二维卷积层本节介绍最常见的二维卷积层，常用于处理图像数据二维互相关运算二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，
fassbloom·2022-12-21 01:40

深度学习笔记（5）

一、卷积神经网络基础二维卷积层常用于处理图像数据二维互相关运算二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器
-断言-·2022-12-21 01:09

卷积神经网络基础

二维互相关运算二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核（kernel）数组，输出也是一个二维数组，其中核数组通常称为卷积核或过滤器（filter）。
qq_1305655581·2022-12-21 01:39

【opencv 450 Image Processing-Transformations】Making your own linear filters制作自己的线性滤波器

Correlation相关性在非常一般的意义上，相关性是图像的每个部分与运算符（内核）之间的操作。Whatisakernel?
十年一梦实验室·2022-12-20 03:14

数据处理可视化的最有价值的 50 张图 (上)

数据处理可视化的最有价值的50张图数据处理可视化的最有价值的50张图(上)数据处理可视化的最有价值的50张图(下)文章目录数据处理可视化的最有价值的50张图前言设置第一章相关图(Correlation)
cndrip·2022-12-18 10:39

R语言数据相关性分析（相关系数和p值）及可视化

此篇为转载R语言学习笔记之相关性矩阵分析及其可视化数据相关性分析及可视化1.新建数据集2.Hmisc3.可视化相关系数矩阵4.chart.Correlation()来自于包PerformanceAnalytics5
小Li先生·2022-12-14 17:27

Refractive three-dimensional reconstruction for underwater stereo digital image correlation论文代码

在这篇论文中，作者提出了双目相机水下三维重建会产生畸变的解决方法，该方法的最关键一步就是折射界面方程的重建，但是在作者给的源码中却没有该部分的代码。我在折射平面上粘贴圆形标记，然后使用双目相机得到标记点的三维坐标，最后通过RANSAC算法来拟合平面方程。折射平面方程的构建代码能够用来拟合任何平面方程，如果你需要使用双目相机来拟合平面得到平面方程，该部分的代码同样实用。我将在下面给出折射界面方程构建
dy_______·2022-12-14 04:08

[代码分析]Depth-Aware Multi-Grid Deep Homography Estimation with Contextual Correlation 解读(持续更新)

文章目录**写在前面：**1、Python类中的__init__、__new__、__call__方法2、python读取各种文件数据3、字典的操作一、train_H.py①glob.glob()2、os.path.join()写在前面：1、Python类中的init、new、call方法执行顺序：init-->new-->call参考链接2、python读取各种文件数据参考链接3、字典的操作ke
小李不会编程啊·2022-12-14 03:05

[论文笔记]Depth-Aware Multi-Grid Deep Homography Estimation with Contextual Correlation

论文地址：https://arxiv.org/abs/2107.02524代码：https://github.com/nie-lang/Multi-Grid-Deep-Homography1.概览单应性估计是计算机视觉应用中的一项重要任务，例如图像拼接、视频稳定和相机校准。传统的单应性估计方法严重依赖特征对应的数量和分布，导致在低纹理场景中的鲁棒性较差。相反，学习解决方案试图学习强大的深度特征，但
spearhead_cai·2022-12-14 03:33

ArcGIS栅格数据图层空间相关性分析方法

矢量的空间相关分析可以通过Spatial Join以后，导出属性表到EXCEL中，进行相关分析Correlation Analysis. 
一声沧海笑·2022-12-14 01:42

【可视化分析案例】用python分析Top100排行榜数据

目录一、数据源二、数据读取三、数据概览四、数据清洗五、可视化分析5.1相关性分析（Correlation）5.2饼图（Pie）5.3箱形图（Boxplot）5.4词云图（wordcloud）六、同步讲解视频一
马哥python说·2022-12-11 19:43

【论文简述及翻译】GWCNet：Group-wise Correlation Stereo Network（CVPR 2019）

一、论文简述1.第一作者：XiaoyangGuo2.发表年份：20193.发表期刊：CVPR4.关键词：端到端训练、组相关体、改进的堆叠沙漏网络、3D卷积、回归5.探索动机：完全相关是测量特征相似性的有效方法，但它只在每个视差水平产生一个单通道相关图，因此丢失了很多信息。连接体在聚合网络中需要更多的参数来从头开始学习相似性测量函数。还有一些网络仍然使用传统的匹配代价，无法进行端到端的优化。6.工作
华科附小第一名·2022-12-11 13:49

【论文简述】Learning Inverse Depth Regression for Multi-View Stereo with Correlation Cost Volume（AAAI 2020

一、论文简述1.第一作者：QingshanXu2.发表年份：20203.发表期刊：AAAI4.关键词：MVS、深度学习、相关体、逆深度、沙漏模型5.探索动机：MVSNet代价体构建和正则化内存开销过大，极大地限制了这些在大规模和高分辨率场景中的使用。R-MVSNet没有3DU-Ne，因此不能包含足够的上下文信息。结果，网络的性能退化，需要传统的变分改进。将深度推断看作深度回归问题，在深度空间均匀采
华科附小第一名·2022-12-11 13:42

opencv 直方图比较

OpenCV提供了4种不同的指标来计算匹配：相关性Correlation(HISTCMP_CORREL)：N是N是直方图bin的总数。
liu_jie_bin·2022-12-10 20:14

Meta-DETR: Image-Level Few-Shot Object Detection with Inter-Class Correlation Exploitation个人理解和待解决疑问

get到的点该方法和传统meta小样本学习方法：之前的方法单次比对一个supportclass的相似度，本文同时比较所有supportclass，从而利用到了class之间的关联性；有些传统方法需要先保证生成正确的region，本文是全局搜索；misclassify的原因之一是一些外观类似的class在（余弦相似度）特征空间下距离很近，分类器没有学习到它们之间的关联性；理解一点点（针对自己不懂的地
qq_41064487·2022-12-10 18:31

计算视差

文章目录计算视差NCC原理双目立体匹配的步骤实验目的给定图片实验代码NCC视差匹配结果更改窗口值进行多组实验实验小结计算视差NCC原理归一化相关性，normalizationcross-correlation
Artorias7·2022-12-09 23:54

【论文笔记】PSCC-Net: Progressive Spatio-Channel Correlation Network for Image Manipulation Detection and

PSCC-Net:ProgressiveSpatio-ChannelCorrelationNetworkforImageManipulationDetectionandLocalization发布于IEEETransactionsonCircuitsandSystemsforVideoTechnology2022论文链接:https://arxiv.org/pdf/2103.10596v2.pdf
Deep_Lnna·2022-12-08 15:13

ICNet: Information Conversion Network for RGB-D Based Salient Object Detection

的显著性目标检测的信息转换网络IEEETRANSACTIONSONIMAGEPROCESSING,VOL.29,2020存在的问题之前的融合策略：在输入图像、提取特征和输出结果三个融合域中利用RGB图像和深度图之间的相关correlation
小羊咩~·2022-12-06 13:16

深度学习中的常用八种卷积运算简介

a-comprehensive-introduction-to-different-types-of-convolutions-in-deep-learning-669281e58215本文的内容包括：1.卷积VS互相关(Convolutionv.s.Cross-correlation
时光碎了天·2022-12-05 14:53

TGRS2022/云检测：Category Correlation and Adaptive Knowledge Distillation 类别相关和自适应知识蒸馏在遥感图像致密云检测中的应用

TGRS2022/云检测：CategoryCorrelationandAdaptiveKnowledgeDistillationforCompactCloudDetectioninRemoteSensingImages类别相关和自适应知识蒸馏在遥感图像致密云检测中的应用0.摘要1.概述2.相关工作（略）3.方法3.1.概述3.2.特征CCD（FeatureCCD）3.3.Pixel-Adaptiv
HheeFish·2022-12-05 02:36

Halcon学习 Matching

这寻找的过程需要一个判断算子，例如基于灰度（gray_value）匹配，基于相关(correlation)匹配，基于形状(shape)匹配.由此，halcon提供许多匹配方法，有基于灰度（gray_value
hisen92·2022-12-04 13:39

论文细读：HOLMES：Real-time APT Detection through Correlation of Suspicious Information Flows

HOLMES：基于可疑信息流关联的实时APT检测Abstract在本文中，我们介绍了Holmes系统，它实现了一种新的检测高级和持续性威胁(APT)的方法。Holmes的灵感来自于现实世界APT的几个案例研究，这些案例突出了APT的一些共同目标。简而言之，Holmes的目标是产生一个探测信号，表明存在一组协调一致的活动，这些活动是APT活动的一部分。我们的方法解决的主要挑战之一涉及开发一套使检测信
三叁7621·2022-12-03 17:59

纽约大学深度学习PyTorch课程笔记（自用）Week3

神经网络参数变换可视化及卷积的基本概念3.1.1神经网络的可视化3.1.2参数变换一个简单的参数变换：权重共享超网络序列数据中的主题(motif)检测图像中的图案检测3.1.3离散卷积卷积互相关(cross-correlation
cosθ·2022-12-01 08:14

SCI 文章绘图之相关性矩阵图（Correlation Matrix）

桓峰基因公众号推出基于R语言绘图教程并配有视频在线教程，目前整理出来的教程目录如下：FigDraw1.SCI文章的灵魂之简约优雅的图表配色FigDraw2.SCI文章绘图必备R语言基础FigDraw3.SCI文章绘图必备R数据转换FigDraw4.SCI文章绘图之散点图（Scatter）FigDraw5.SCI文章绘图之柱状图(Barplot)FigDraw6.SCI文章绘图之箱线图(Boxplo
桓峰基因·2022-11-30 23:39

活动报名丨ECCV 2022 最佳论文：Partial Distance Correlation 在深度学习中的应用

11月24日（周四）上午10:30「青源Live第55期丨ECCV2022最佳论文：(Partial)DistanceCorrelation在深度学习中的应用」将在线举办，来自威斯康星大学麦迪逊分校的计算机科学博士生甄行践做报告分享，欢迎预约观看并参与线上交流。甄行践威斯康星大学麦迪逊分校计算机科学博士生，师从VikasSingh。在NeurIPS，ICCV，CVPR，AAAI，ECCV等高水平会
智源社区·2022-11-30 17:49
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