Invariant

深度学习: translation invariant (平移不变性)

以下摘自池化-ufldl：如果人们选择图像中的连续范围作为池化区域，并且只是池化相同(重复)的隐藏单元产生的特征，那么，这些池化单元就具有平移不变性(translationinvariant)。这就意味着即使图像经历了一个小的平移之后，依然会产生相同的(池化的)特征。在很多任务中(例如物体检测、声音识别)，我们都更希望得到具有平移不变性的特征，因为即使图像经过了平移，样例(图像)的标记仍然保持不变
JNingWei·2017-12-18 16:25

面向对象与逆变、协变

不变性（Invariant）：表示一个类型保持不变。原谅我标题党了一下，其实这些性质和面向对象并没有什么关系，只要存在类型和子类关系(Subtype)就会有这些性质，只是接下来的内容会告诉你为何它
Realizability·2017-12-03 05:16

BST 解析 （一）

这一节主要分为以下六个要素：BST的定义BST的应用场景BSTsearching分析BSTinsertion分析最大值/最小值的查找NextLargerKey的分析一：BST的定义invariant:BST
HappyPuppy·2017-11-30 23:00

人脸识别论文笔记 Reconstruction-Based Disentanglement for Pose-invariant Face Recognition

一篇做pose-invariant人脸识别的paper：Reconstruction-BasedDisentanglementforPose-invariantFaceRecognition.XiPeng
迷途中一个小书童·2017-10-11 00:51

人脸识别"Disentangled Representation Learning GAN for Pose-Invariant Face Recognition"

人脸姿态的变化是人脸识别的难点，一般的姿态不变的人脸识别方法是人脸正面化，或者从非正脸的图片中学习特征。论文提出Disentangled表示学习-生成对抗网络。有三个特征，1）生成器的编码-解码结构使得DR-GAN学习generative和discriminative的表示，2）通过提供到解码器的姿态编码和鉴别器的姿态估计，学到的特征表示与其他的人脸变形disentangled。3）DR-GAN可
cv_family_z·2017-09-06 16:31

[cvpr2017]Learning an Invariant Hilbert Space for Domain Adaptation

马氏距离Introduction本文适用于半监督和无监督形式的domainadaptation作者尝试开发一个几何解决方案，通过利用黎曼几何的概念学习潜在空间（latentspace）的投影和马氏距离。作者建议从sourcedomain和targetdomain沿着相关联的映射学习潜在空间（latentspace）的结构，以解决无监督和半监督DA的两个问题。为此，作何提出在latentspace中
MataFela·2017-08-24 22:12

[cvpr2017]Learning an Invariant Hilbert Space for Domain Adaptation

马氏距离Introduction本文适用于半监督和无监督形式的domainadaptation作者尝试开发一个几何解决方案，通过利用黎曼几何的概念学习潜在空间（latentspace）的投影和马氏距离。作者建议从sourcedomain和targetdomain沿着相关联的映射学习潜在空间（latentspace）的结构，以解决无监督和半监督DA的两个问题。为此，作何提出在latentspace中
MataFela·2017-08-24 22:12

第一章：1.1.3 典型信号

这一部分我们介绍三个点，如图所示下面分别介绍连续时不变特征信号线性时不变(lineartime-invariant)系统特征函数这一系统的信号在微分和积分操作下，函数形式保持不变。
Einstellung·2017-08-12 16:22

第一章：1.1.3 典型信号

这一部分我们介绍三个点，如图所示下面分别介绍连续时不变特征信号线性时不变(lineartime-invariant)系统特征函数这一系统的信号在微分和积分操作下，函数形式保持不变。
Einstellung·2017-08-12 16:22

Java泛型（二） 协变与逆变

A是由B派生出来的子类）f(⋅)是逆变（contravariant）的，当A≤B时有f(B)≤f(A)成立；f(⋅)是协变（covariant）的，当A≤B时有f(A)≤f(B)成立；f(⋅)是不变（invariant
开发者小王·2017-08-02 19:09

CNN如何支持位置偏移缩放

参考资料：https://www.quora.com/How-is-a-convolutional-neural-network-able-to-learn-invariant-featureshttps
haima1998·2017-08-01 20:01

illumination invariant image之恢复到彩色图像

原文：【FinlaysonGD,DrewMS,LuC.EntropyMinimizationforShadowRemoval[J].InternationalJournalofComputerVision,2009,85(1):35-57.】【FinlaysonGD,DrewMS,LuC.IntrinsicImagesbyEntropyMinimization[C]//EuropeanConfer
没有头像的宝宝·2017-06-14 22:58

Java协变(共变)数组和类型擦除(covariant array & type erasure)

而泛型是不可变的(invariant)，List不会是List的基类，更不会是它的子类。
CLoudLord3·2017-03-11 13:07

python内置函数4-divmod()

Helponbuilt-infunctiondivmodinmodule__builtin__:divmod(...)divmod(x,y)->(quotient,remainder)Returnthetuple((x-x%y)/y,x%y).Invariant
大云技术·2017-02-21 10:06

Java泛型小结

泛型类不是协变的（invariant）：当S是T的子类型时，G和G没有任何关系。
cwt8805·2017-01-10 14:40

Introduction to SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)

WewilllearntofindSIFTKeypointsandDescriptors.TheoryInlastcoupleofchapters,wesawsomecornerdetectorslikeHarrisetc.Theyarerotation-invariant
小胖蹄儿·2016-12-07 17:58

Introduction to SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)

WewilllearntofindSIFTKeypointsandDescriptors.TheoryInlastcoupleofchapters,wesawsomecornerdetectorslikeHarrisetc.Theyarerotation-invariant
小胖蹄儿·2016-12-07 17:58

Scala之类型参数化：Type Parameterization

Scala之类型参数化TypeParameterization型变Variance不变Invariant协变Covariant逆变Contravariant类型
bluishglc·2016-09-19 11:00

《徐徐道来话Java》（2）：泛型和数组，以及Java是如何实现泛型的

 数组和泛型容器有什么区别要区分数组和泛型容器的功能，这里先要理解三个概念：协变性（covariance）、逆变性（contravariance）和无关性（invariant）。
蔡羽·2016-09-08 10:00

Java泛型学习

泛型是不可变的(invariant)。不可变，即如果A是B的子类，则A的泛型（例如List）并非B的泛型(例如List)的子类。
zoudaokou2006·2016-07-12 00:30

【图像处理入门】之图像的特征检测1：SIFT算法(未完待续)

本文为本人入门学习所用，由参考多方资料整理而成，完成后将加上参考文献SIFT简介及相关特点SIFT全称：尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform)是一种用来侦测与描述影像中的局部性特征的算法
·2016-06-16 09:00

Java 协变数组和类型擦除

而泛型是不可变的(invariant)，List不会是List的基类，更不会是它的子类。数组的协变性可能会导致一些错误，比如下面的代码：publicstaticvoidmain(
dumzp13·2016-05-28 16:32

Sift 十大问

   Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 十大问系列                1为什么要讨论尺度空间       2为什么要建立高斯金字塔       
ZHANG2012LIANG·2016-05-27 21:00

jdk源码分析之LinkedList

*Invariant:(first==null&&last==null)||*(first.prev==null&&first.item!=null)*/ transientNodef
shihui512·2016-05-23 15:00

React Uncaught Invariant Violation: onlyChild must be passed a children with exa

报错提示： UncaughtInvariantViolation:onlyChildmustbepassedachildrenwithexactlyonechild.  报错代码： pmessage=this.state.showmessage?{this.state.pmessage}:""; return( {pmessage} );  解决方案：pmessage=t
qiaolevip·2016-05-14 09:14

React Uncaught Invariant Violation: ReactMount: Two valid but unequal nodes with

报错提示：invariant.js:39UncaughtInvariantViolation:ReactMount: Twovalidbutunequalnodeswiththesame`data-reactid
qiaolevip·2016-05-14 09:13

JDK容器与并发—List—LinkedList

*Invariant:(first==null&&last==null)||*(first.prev==null&&first.item!=null)*/transi
Architect0719·2016-04-20 17:45

React setState更新数组中的某个元素Element item

invariant.js:39UncaughtInvariantViolation:findComponentRoot(...,.0.0.0.1.1.$12.0.2.0):Unabletofindelement.ThisprobablymeanstheDOMwasunexpectedlymutated
qiaolevip·2016-03-15 17:00

OpenMP基础----以图像处理中的问题为例

对于可以多线程执行的循环有如下5点约束：1.循环语句中的循环变量必须是有符号整形，如果是无符号整形就无法使用，OpenMP3.0中取消了这个约束2.循环语句中的比较操作必须是这样的样式：loop_variable,>=loop_invariant_interger3
wangyaninglm·2016-02-28 11:00

BOW模型和SIFT特征

/39450137http://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424http://aishack.in/tutorials/sift-scale-invariant-feature-transform-introduction
vd01·2016-02-01 15:00

scala中的variance

(协变)；如果type_a是type_b的父类A是B的子类，那么就称之为contravariance(逆变)；如果一个类型支持协变或逆变，则称这个类型为variance(翻译为可变的或变型)，否则称为invariant
snwz·2015-12-26 10:00

图像特征Dense Scale Invariant Feature Transform (DSIFT)

TableofContentsOverviewUsageTechnicaldetailsDensedescriptorsSamplingAuthor:AndreaVedaldiBrianFulkersondsift.himplementsadenseversionofSIFT.Thisisanobjectthatcanquicklycomputedescriptorsfordenselysampl
GarfieldEr007·2015-12-16 21:15

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
u011583927·2015-12-05 12:00

网格形变算法（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
算法小丑·2015-11-19 15:00

Java学习：协变数组和类型擦除(covariant array ; type erasure)

而泛型是不可变的(invariant)，List不会是List的基类，更不会是它的子类。
KesarChen·2015-11-14 10:00

Java学习：协变数组和类型擦除(covariant array ; type erasure)

而泛型是不可变的(invariant)，List不会是List的基类，更不会是它的子类。
KesarChen·2015-11-14 10:00

SIFT特征提取分析

SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检測局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points
·2015-11-13 22:10

SIFT特征提取分析

SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检測局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points
·2015-11-13 21:38

HOG特征-理解篇

希望能对奋斗在特征提取第一线的同志们有所帮助： HOG即histogram of oriented gradient, 是用于目标检測的特征描写叙述子，该技术将图像局部出现的方向梯度次数进行计数，该方法和边缘方向直方图、scale-invariant
·2015-11-13 19:36

HOG特征-理解篇

希望能对奋斗在特征提取第一线的同志们有所帮助： HOG即histogram of oriented gradient, 是用于目标检測的特征描写叙述子，该技术将图像局部出现的方向梯度次数进行计数，该方法和边缘方向直方图、scale-invariant
·2015-11-13 18:29

HOG特征-理解篇

希望能对奋斗在特征提取第一线的同志们有所帮助： HOG即histogram of oriented gradient, 是用于目标检測的特征描写叙述子，该技术将图像局部出现的方向梯度次数进行计数，该方法和边缘方向直方图、scale-invariant
·2015-11-13 16:07

HOG特征-理解篇

希望能对奋斗在特征提取第一线的同志们有所帮助： HOG即histogram of oriented gradient, 是用于目标检測的特征描写叙述子，该技术将图像局部出现的方向梯度次数进行计数，该方法和边缘方向直方图、scale-invariant
·2015-11-13 13:47

SIFT特征提取分析

SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检測局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points
·2015-11-13 12:05

使用Mysql.data.dll文件在服务器上运行访问Mysql

system.data> 2 <DbProviderFactories> 3 <add name="MySQL Data Provider" invariant
·2015-11-13 12:10

DotNet关键知识点——WPF篇（八）

中间(Neutral)、特定(Specific)和无关性(Invariant)文化 例如de-AT，de标志德语系中间文化，de-AT标识奥地利地区，则标志具体的特定文化。
·2015-11-13 04:47

基于Shading Model（对光照变化一定不变性）的运动目标检测算法

         光照模型（Shading Model）在很多论文中得到了广泛的应用，如robust and illumination invariant
·2015-11-13 02:00

Reading papers_16(Learning hierarchical invariant spatio-temporal features for action recognition with

　　 　　前言 　　本次读的文章是与feature learning相关，feature learning也叫做deep learning,是最近一个比较热门的话题。因为它可以无监督的学习到图片和视频的一些特征（当然在其它领域也可以，比如语音，语言处理等），而这些特征并不需要人为手动去设。手动设计的特征，常见的有sift，surf，hog等，它们都是经过了很长的时间才设计出来的，并且它只适应于
·2015-11-12 18:48

C编程技巧

codes } else if (4 == 4); 2,引用数组元素相当于对指针加上偏移量的引用 3,program one-stop learnning under the terms of,invariant
·2015-11-12 18:38

[Computer Vision] SIFT特征学后感

SIFT(Scale Invariant Feature Transform)，尺度空间不变特征，目前手工设计的最好vision特征。
·2015-11-12 13:56

SIFT特征提取分析

SIFT（Scale-invariant feature transform）是一种检測局部特征的算法，该算法通过求一幅图中的特征点（interest points,or corner points
·2015-11-11 17:29
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