Invariant 第2页

【Java进阶之路】LinkedList源码分析

*Invariant:(first==null&&last==null)||*(first.prev==null&&first.item!=null)*/trans

Runjavago·2023-07-18 13:33

React Invariant Violation: Minified React error #130

首先要检查index.js里面的代码注释是否有问题，一定要保证打包的代码放开，运行的代码注释调，代码如下：//下方为打包时的代码importReactfrom'react';importComponentInfrom'./pages/ComponentIn';import{scrollToEnd}from'./assets/js/common.js'exportdefaultfunctionAli

爱蹦哒的咸鱼·2023-07-15 20:11

kotlin学习（二）泛型、函数、lambda、扩展、运算符重载

文章目录泛型：in、out、where型变（variance）不变（Invariant）协变（Covariant）Java上界通配符Kotlin的关键词out@UnsafeVariance逆变（Contravariant

芸兮·2023-06-19 00:33

Native module cannot be null

如果在集成iOS项目，运行的时候遇到下图的场景1586394802532.jpg只需要在iOS项目中找到文件NativeEventEmitter.js,找到invariant(nativeModule,

FMaarten·2023-06-16 04:39

Ada Tutorial（3）SPARK2——Post condition + Loop Invariant 后置条件 + 循环不变量

文章目录divmod循环不变量v.s.后置条件扩展思考divmod--divmod.adbpackagebodyDivModwithSPARK_ModeisprocedureDivMod(X:Positive;N:Positive;K:outNatural;Remainder:outNatural)isY:Natural:=X;beginK:=0;whileY>=NloopY:=Y-N;K:=K+

暖仔会飞·2023-06-13 00:32

马氏距离例题详解（全网最详细）

与欧氏距离不同的是它考虑到各种特性之间的联系（例如：一条关于身高的信息会带来一条关于体重的信息，因为两者是有关联的）并且是尺度无关的（scale-invariant），即独立于测量尺度。

__Wedream__·2023-06-12 10:05

LinkedList源码

*Invariant:(fi

Dongguo丶·2023-06-10 22:36

React报错#310复盘小结

invariant=310当我们有条件地调用一个钩子或在所有钩子运行之

你脸上有BUG·2023-06-10 18:47

聊聊TypeScript类型兼容，协变、逆变、双向协变以及不变性

但是你知道协变(Covariant)、逆变(Contravariant)、双向协变(Bivariant)和不变(Invariant)这些概念吗？

小志Chris·2023-04-19 15:39

论文阅读——LIFT: Learned Invariant Feature Transform

一、概述本文是一篇非常经典的基于深度学习的局部特征提取的论文，也是最早将特征检测和描述放在一起优化（即jointlearning）的论文之一。此前对于局部特征描述的各个模块，包括兴趣点检测、方向估计和特征描述，均已有相应的基于CNN的方法提出，其中深度特征描述这一方向吸引了大部分关注，而兴趣点检测上的成果相对少一些。本文则认为之前对于单独模块的研究报道的高性能，在实际任务pipeline中可能

吃远·2023-04-17 21:28

SLAM论文翻译(3) - LIFT: Learned Invariant Feature Transform

几度春风里·2023-04-16 03:35

图神经网络

排列组合不变性(permutation-invariant)Minist一张图片，28x28，对图片施加卷积，像素有固定顺序x1x2...x9(3x3卷积)，若改变图片中3X3区域内的像素顺序，卷积后会有不同结果

VaultHunter·2023-04-08 02:00

论文阅读 [TPAMI-2022] Augmentation Invariant and Instance Spreading Feature for Softmax Embedding

论文阅读[TPAMI-2022]AugmentationInvariantandInstanceSpreadingFeatureforSoftmaxEmbedding论文搜索(studyai.com)搜索论文:AugmentationInvariantandInstanceSpreadingFeatureforSoftmaxEmbedding搜索论文:http://www.studyai.com/

北岭狼人·2023-03-19 07:12

【转载】LIFT: Learned Invariant Feature Transform学习笔记

本文系转载，非个人原创，禁止二次转载，可联系原文作者自行转载，侵权删。转载的原文地址：www.cnblogs.com/wzyDoc/p/7801942.htmlhttps://blog.csdn.net/prephet/article/details/807975832016ECCV收录KwangMooYi∗,EduardTrulls∗,VincentLepetit,PascalFua1.介绍在C

the CVer·2023-02-06 08:26

Reading Note: S^3FD: Single Shot Scale-invariant Face Detector

TITLE:$S^3FD$:SingleShotScale-invariantFaceDetectorAUTHOR:ShifengZhang,XiangyuZhu,ZhenLei,HailinShi,XiaoboWang,StanZ.LiASSOCIATION:ChineseAcademyofSciencesFROM:arXiv:1708.05237CONTRIBUTIONProposingasc

joshua_1988·2023-02-05 21:41

Set Transformer: A Framework for Attention-based Permutation-Invariant Neural Networks

文献阅读笔记系列一、题目：SetTransformer:AFrameworkforAttention-basedPermutation-InvariantNeuralNetworks 这是一篇利用transformer的自注意力机制来处理无序的集合数据的一种编码解码结构。二、提出问题对于输入为集合数据的问题，深度模型需要满足两个条件：1）：对于输入数据中的任何排列方式，模型都可以保持一致的输

VERY_NPU·2023-02-04 07:09

PSIFT：Pore Scale-invariant feature transform；毛孔尺度不变特征点

Pore-SIFT原理PSIFT（Pore-Scale-invariantfeaturetransform）是一种检测局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（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，以得出图像匹配的效果。构建尺度空间影像在不同的尺度下用高斯滤波器(Gaussianfilters

卑鄙的我_·2023-02-02 02:20

Invariant Violation: ViewPropTypes has been removed from React Native. Migrate to ViewPropTypes e...

InvariantViolation:ViewPropTypeshasbeenremovedfromReactNative.MigratetoViewPropTypesexportedfrom'deprecated-react-native-prop-types'.,jsengine:hermes解决方法：在node_moduels/react-native/index.js找到如下如下代码：//

sunny635533·2023-01-29 06:30

Generalizable Person Re-identification by Domain-Invariant Mapping Network(CVPR2019)阅读笔记

原文链接：http://www.eecs.qmul.ac.uk/~js327/Doc/Publication/2019/cvpr2019_dimn.pdf简介现有的域泛化方法假设源域和目标域共享相同的标签控件，但是现有的meta学习模型假设目标域有着固定数量的类别，并且用源域中的数据去训练，所以他们对于reID都有局限性，目标域中的人物类别是不同动态的DIMN用于去学习人物图像与其身份分类器权重向

weixin_43876725·2023-01-21 03:30

Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints-SIFT算法译文

本文全篇转载自如下博客，感谢博主的无私分享http://www.cnblogs.com/cuteshongshong/archive/2012/05/25/2506374.html------------------------------------------------------------------------------------------------------从尺度不变的关键

随煜而安·2023-01-17 12:40

SIFT特征教程：Scale Invariant Feature Transform

TonyLindeberg(2012),Scholarpedia,7(5):10491.doi:10.4249/scholarpedia.10491revision#149777[linkto/citethisarticle]Post-publicationactivityCurator:TonyLindebergProf.TonyLindeberg,KTHRoyalInstituteofTech

GarfieldEr007·2023-01-12 22:48

迁移学习——Aggregating Randomized Clustering-Promoting Invariant Projections for Domain Adaptation

《AggregatingRandomizedClustering-PromotingInvariantProjectionsforDomainAdaptation》学习IEEETRANSACTIONSONPATTERNANALYSISANDMACHINEINTELLIGENCE,VOL.41,NO.5,MAY2019文章目录摘要一、介绍二、之前的工作三、符号和序言四、拟议的框架4.1基于领域无关类

orokok·2023-01-12 12:37

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。更严谨些：对于一个函数特征fff以及一个变换ggg，如果我们有：f(g(x))=g(f(x))f(g(x))=g(f(x))f(g(x))=g(f(x))则称fff对变换ggg有等变性。举一个例

muyuu·2023-01-12 08:39

CNN 中的等变(equivariant)和不变(invariant)

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。更严谨些：对于一个函数/特征以及一个变换，如果我们有：则称对变换有等变性。举一个例子，假设我们的变换是将图像向右平移一段距离，我们的函数是检测一个人脸的位置（比如说输出坐标），就是先将图片像右移，接着我们在新图较之原图偏右的位置检测到人脸；则是我们先检测到人脸，然后再

坚硬果壳_·2023-01-12 08:39

【实验记录】

https://github.com/qshobak/Transformation-invariant-Gabor-Convolutional-Networks环境GPUP40-24G数量：1显存：24GGBCPUIntel

weixin_45965693·2023-01-11 07:45

三维动画形变算法（Linear rotation-invariant coordinates和As-Rigid-As-Possible）

在三维网格形变算法中，个人比较喜欢下面两个算法，算法的效果都比较不错，不同的是文章[Lipmanetal.2005]算法对控制点平移不太敏感。下面分别介绍这两个算法：文章[Lipmanetal.2005]提出的网格形变算法需要求解两次稀疏线性方程组：第一个方程定义了网格上离散坐标系之间的关系，通过求解该方程可以重组每个顶点的坐标系；第二个方程记录了顶点在局部坐标系的位置信息，通过求解该方程可以得到

weixin_30268921·2023-01-10 17:10

IRM(Invariant Risk Minimization)原理与最小实现

InvariantRiskMinimization原理与最小实现1、InvariantRiskMinimization原理1.1提出问题1.2提出模型2、IRM最小实现参考文献IRM（InvariantRiskMinimization）是2019年MartinArjovsky等人提出的一种用于跨域图像分类的新方法，其提出的背景是当我们使用机器学习方法完成图片分类任务时，训练模型所使用的数据集与真实

Leepupupu·2023-01-07 09:06

Exploring Complementary Strengths of Invariant and Equivariant Representations for Few-Shot Learning

论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Rizve_Exploring_Complementary_Strengths_of_Invariant_and_Equivariant_Representations_for_Few-Shot_CVPR

一只瓜皮呀·2023-01-06 08:51

机器学习/深度学习论文中常出现的Permutation Invariant解释

PermutationInvariant指的是特征之间没有空间位置关系例如多层感知机，改变像素的位置对最后的结果没有影响f((x1,x2,x3))=f((x2,x1,x3))=f((x3,x2,x1))f((x1,x2,x3))=f((x2,x1,x3))=f((x3,x2,x1))f((x1,x2,x3))=f((x2,x1,x3))=f((x3,x2,x1))但是对卷积网络而言情况就不同了，特

Nin7a·2023-01-06 07:42

【IJCV 2022】RIConv++: Effective Rotation Invariant Convolutions for 3D Point Clouds Deep Learning

文章目录研究旋转不变就从这里开始吧.【3DV2019】RotationInvariantConvolutionsfor3DPointCloudsDeepLearning【IJCV2022】RIConv++:EffectiveRotationInvariantConvolutionsfor3DPointCloudsDeepLearningReletework关于旋转不变的：Rao,Y.,Lu,J.,

I"ll carry you·2023-01-05 09:26

LIFT: Learned Invariant Feature Transform详细笔记

LIFT:LearnedInvariantFeatureTransformPaper:LIFT:LearnedInvariantFeatureTransform|SpringerLinkCode:GitHub-cvlab-epfl/LIFT:CodereleasefortheECCV2016paper文章目录Abstract思路来源LIFT文献来源方法：LIFTPipeline网络架构训练流程概述

ytao_wang·2023-01-04 08:03

图像特征-sift(scale invariant feature transform)

目录图像尺寸空间多分辨金字塔高斯差分金字塔(DOG)编辑DOG空间极值检测关键点的精确定位消除边界响应特征点的主方向生成特征描述编辑特征向量生成opencv中sift函数的使用图像尺寸空间在一定的范围内，无论物体是大还是小，人眼都可以分辨出来，然而计算机要有相同的能力却很难，所以要让机器能够对物体在不同尺度下有一个统一的认识，就需要考虑图像在不同的尺度下都存在的特点。尺度空间的获得一般通过高斯模糊

lllliliha·2022-12-31 09:24

人脸检测--S3FD: Single Shot Scale-invariant Face Detector

S3FD:SingleShotScale-invariantFaceDetectorICCV2017Caffecodewillbeavailable本文针对基于anchor的检测器对小的人脸检测率低的问题进行了分析和改进。基于anchor的目标检测发展迅速，人脸检测也有很大进展，但是对于小的人脸检测效果仍然不是很好。theperformanceofanchor-baseddetectorsdrop

O天涯海阁O·2022-12-25 19:30

图像拼接--Automatic Panoramic Image Stitching using Invariant Features

AutomaticPanoramicImageStitchingusingInvariantFeatures《InternationalJournalofComputerVision》,2007,74(1):59-73本文提出使用SIFT做特征点匹配，然后用bundleadjustment计算图像坐标转换参数（类似Homography），最后使用multi-bandblending得到最终的拼接图

O天涯海阁O·2022-12-12 16:43

FIFO: Learning Fog-invariant Features for Foggy Scene Segmentation(学习雾不变特征的雾状场景分割算法)

FIFOTitle:FIFO:LearningFog-invariantFeaturesforFoggySceneSegmentation(学习雾不变特征的雾状场景分割算法)paper:http://arxiv.org/pdf/2204.01587v1code:http://cvlab.postech.ac.kr/research/FIFO/Abstract在恶劣天气条件下的视觉识别在现实应用中具

Fwenxuan·2022-12-09 07:27

MIND & MIND-SSC: Contrast- and Modality-invariant Image Similarity for Multimodal Image Registration

OBELISK方法通过可变形卷积实现深度学习，从而减少层数来解决3D多器官分割问题1Contrast-andmodality-invariantimagesimilarity模态独立邻域描述符（MIND）是一种多维局部图像描述符，可实现多模态配准。在配准单模态的扫描时，它还被证明可以提高准确性和鲁棒性。每个MIND描述符只计算在一个patch内的距离（一个扫描的局部邻域内）。MIND的比较是以采样

Skr.B·2022-11-27 19:30

TSI: Temporal Scale Invariant Network for Action Proposal Generation论文阅读笔记

论文地址：ACCV_2020_paper.pdfAbstract简单介绍了本文贡献，当前SOTA的方法对短动作检测的准确率很低。本文是第一个分析了样本不均衡问题，并设计了一种新的尺度不变的损失函数来缓解短动作学习不够的问题。为了进一步实现提案生成任务，作者还采用了边界评价和提案完整性回归的pipline。Introduction作者发现，在时序动作检测中，在完整性预测中容易遗漏较短的动作，这反映为

Encounter84·2022-11-25 08:51

2022TGRS/云检测：用于遥感图像云检测的无监督域不变特征学习Unsupervised Domain-Invariant Feature Learning for Cloud Detection

2022TGRS/云检测：UnsupervisedDomain-InvariantFeatureLearningforCloudDetectionofRemoteSensingImages用于遥感图像云检测的无监督域不变特征学习0.摘要1.概述2.方法2.1.提出的UDA框架2.2.AG类相关特征选择2.3.Class-RelevantFA2.4.网络优化学习2.5.网络结构3.实验3.1.数据集

HheeFish·2022-11-24 01:38

SIFT（scale invariant feature transform）详解

SIFT是由UBC（universityofBritishColumn）的教授DavidLowe于1999年提出，并在2004年得以完善的一种检测图像关键点（keypoints,或者称为图像的interestpoints(兴趣点))，并对关键点提取其局部尺度不变特征的描绘子，采用这个描绘子进行用于对两幅相关的图像进行匹配（matching）。目前，SIFT可以说是所有图像局部特征描述特征子中最火的

勇往直前的流浪刀客·2022-11-22 21:53

Useful Policy Invariant Shaping from Arbitrary Advice论文翻译导读分析

这是摘要强化学习（RL）是一种强大的学习范式，在该范式中，agent可以学习最大化稀疏和延迟的奖励信号。尽管RL在复杂领域取得了许多令人印象深刻的成功，但学习可能需要数小时、数天甚至数年的训练数据。当代RL研究的一个主要挑战是发现如何用更少的数据学习。以前的工作表明，域信息可以成功地用于塑形奖励；通过添加额外的奖励信息，agent可以用更少的数据学习。此外，如果奖励是由一个势能函数构造的，则最优策

难受啊！马飞...·2022-11-22 12:40

DR-GAN：Disentangled Representation Learning GAN for Pose-Invariant Face Recognition论文解读

写在之前：初看这篇论文，觉得很惊艳，很巧妙，非常值得细读和动手实践，本人调通的Pytorch代码也会在后面详解。另一篇更具有新颖性的人脸特征变换的论文是FaceID-GAN。附我的FaceID-GAN论文解读摘要在人脸识别领域，两张脸之间的大角度差异是一个关键的挑战。。论文提出一种能学到一种和姿势无关的人脸特征，将脸部的pose信息从特征中分离出去，这样用于人脸识别的特征提取就能适用于识别人脸的各

咆哮的阿杰·2022-11-21 09:00

Computer Vision_33_SIFT：Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints——2004

此部分是计算机视觉部分，主要侧重在底层特征提取，视频分析，跟踪，目标检测和识别方面等方面。对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉，仅仅列出上google上引用次数比较多的文献。有一些刚刚出版的文章，个人非常喜欢，也列出来了。33.SIFT关于SIFT，实在不需要介绍太多，一万多次的引用已经说明问题了。SURF和PCA-SIFT也是属于这个系列。后面列出了几篇跟SIFT有关的问题。[1999

AllisWell_WP·2022-11-21 04:28

Modality-Adaptive Mixup and Invariant Decomposition for RGB-Infrared Person Re-Identification(逐句分析)

Modality-AdaptiveMixupandInvariantDecompositionforRGB-InfraredPersonRe-Identification（可见光—红外行人重识别的模态自适应混合和不变分解）期刊：AAAI2022文章来源：https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/19987研究动机可见光—红外行人重识别是一

JJxiao24·2022-11-21 03:11

SetRank: Learning a Permutation-Invariant Ranking Model for Information Retrieval

总结加序列emb，multi-headself-attention/transformer细节当输入list排序变化后，用rank模型输出不变的排序list。multi-headself-attention堆叠解决。representation-encoding-ranking先用现有的rankingmodel做出来initranking，再multi-headattention做encode，最

KpLn_HJL·2022-11-21 02:22

OpenCV中的尺度不变特征变换（SIFT Scale-Invariant Feature Transform）

OpenCV中的尺度不变特征变换（SIFTScale-InvariantFeatureTransform）1.效果图2.原理2.1步骤2.2opencv实现方法2.3SIFT算法获取3.源码参考这篇博客将介绍尺度不变特征变换算法（SIFTScale-InvariantFeatureTransform），并学习如何使用SIFT来寻找关键点和描述符。Scale-InvariantFeatureTran

程序媛一枚~·2022-07-29 07:38

论文笔记001:[ACMMM2019] IlluminIation-Invariant Person Re-Identificaton

作者：思路：提出光照不变框架：增强模块+Resnet50原文翻译：摘要由于照明弱等原因，监控摄像头拍摄的人物图像通常会出现颜色变化、对比度低和噪声等各种退化现象。这些退化会导致严重的鉴别信息丢失，从而使人的重识别更具挑战性。然而，现有的人员重识别方法是基于行人图像处于良好光照条件下的假设而设计的，这在现实场景中是不现实的。受Retinex理论的启发，我们提出了一个光照不变的行人重识别框架，该框架能

Coder_L2·2022-07-24 10:51

2020_ACM MM_MISA: Modality-Invariant and -Specific Representations for Multimodal Sentiment Analysis

MISA:Modality-Invariantand-SpecificRepresentationsforMultimodalSentimentAnalysis论文地址：https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3394171.3413678?casa_token=oI8VnZ8Eg10AAAAA:mVUbDA0AZiAXcDxiDmV9-ooRH4PxzlSMXkBC

CityD·2022-07-21 13:05

Go 为什么不提供可重入锁？

使用锁的一个最基本的原因是，锁可以保护变量（后续称之为invariant），使其不被其他因素改变。明确这一点，就可以判断某个场景下，是否应该使用锁。

袁蕴旭·2022-05-26 10:44

Java中的Covariance, Contravariance, Invariant

0.CovarianceandContravariance,Invariant三者的定义：Covariance:acceptsubtypesContravariance:acceptsupertypesInvariant

天之見證·2022-05-05 22:10

循环不变量（loop invariant）的理解

在计算机科学中，循环不变量（loopinvariant），是一组在循环体内、每次迭代均保持为真的某种性质，通常被用来证明程序或算法的正确性。理解循环不变量这个概念对我们理解算法过程，和解决算法问题有很大的帮助。下面参考《算法导论》，对循环不变量的概念进行详细的解释。我们使用循环不变量帮助我们理解一个算法为什么是对的。对于一个给定的循环不变量，我们必须遵循以下三个属性：初始化：在循环的第一次迭代之前

·2022-04-17 15:58

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