旋转等变向量场网络Rotation equivariant vector field networks

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https://blog.youkuaiyun.com/bxdzyhx/article/details/109813038

【一步步学OpenGL 7】 - 《旋转变换》
Mr_厚厚的博客
09-16 9828
教程7 旋转变换 原文： http://ogldev.atspace.co.uk/www/tutorial07/tutorial07.html 优快云完整版专栏： http://blog.youkuaiyun.com/column/details/13062.html 背景 继上个教程的平移变换之后，这里开始学习旋转变换，也就是能够实现让一个点沿着一个坐标轴旋转一定的角度。旋转变换将总...
论文笔记（ReDet，CVPR2021）
qq_39858171的博客
10-27 1648
论文笔记（ReDet，CVPR2021）A Rotation-equivariant Detector for Aerial Object Detection：利用旋转不变性和等变性特征的旋转等变检测器
[论文理解]旋转等变向量场网络Rotation equivariant vector field networks
bxdzyhx的博客
11-20 3408
1. 几个问题 做了什么 提出了旋转等变向量场网络Rotation Equivariant Vector Field Networks (RotEqNet)，是一种对旋转等变性（equivariance）、旋转不变性（invariance）和旋转共变性（covariance）进行了编码的CNN网络。 论文中专注于解决“旋转”这一操作，因此下文所述的对象都与旋转有关。 实现原理 每个卷积核被应用在多个方向上，并返回一个矢量场，表示每个空间位置的最高评分方向的大小和角度。 实验效果 相比于一些大型模型，RotE
Rotation equivariant vector field networks 浏览记录
weixin_33794672的博客
11-12 296
Rotation equivariant vector field networks 提出Rotation Equivariant Vector Field Networks（RotEqNet，旋转等变向量场网络） ，对CNN网络的旋转不变性进行改进。 输入网络的图像如果旋转，输出辨别的是否也会旋转 开始做实验是出现对三种不同的...
N-R法matlab代码-RotEqNet:PyTorch/Python的旋转等变网络
05-21
NR法matlab代码PyTorch的旋转等变矢量场网络（RotEqNet） 这是在以下方法中提出的方法的PyTorch实现：旋转等变矢量场网络，ICCV 2017，迭戈·马科斯（Diego Marcos），米歇尔·沃尔皮（Michele Volpi），尼科斯·科莫塔基斯（Nikos Komodakis），德维斯·图亚（Devis Tuia）。 原始的MATLAB实现可在以下位置找到： 该代码的目的是提供本文提出的新网络层的实现。 另外，我们尝试重现MNIST-rot数据集的结果以验证实现。 用法示例 from __future__ import division from layers_2D import RotConv , VectorMaxPool , VectorBatchNorm , Vector2Magnitude , VectorUpsampling from torch import nn class MnistNet ( nn . Module ): def __init__ ( self ): super ( MnistNet , self ). __init__
[论文阅读 2021 CVPR 目标跟踪]Rotation Equivariant Siamese Networks for Tracking
qq_39621037的博客
03-13 2740
简介 paper:Rotation Equivariant Siamese Networks for Tracking code:github 这篇论文的关注点在跟踪任务中的旋转这个问题，并认为现在的基于深度学习的跟踪算法大量使用了CNN，虽然普遍认为CNN具有一定的平移不变形和旋转不变形，但是CNN并不能够处理跟踪过程中复杂的旋转问题。 如上图所示，定义f(⋅)f(\cdot)f(⋅)和ψθ(⋅)\psi_{\theta}(\cdot)ψθ​(⋅)分别表示神经网络编码函数和旋转变换函数，在这里ψθ(f(
Rotation Equivariant Siamese Networks for Tracking ---cvpr2021-sot
weixin_45032769的博客
03-04 1991
用于跟踪的旋转等变siamese网络 Abstract 旋转是视觉对象跟踪中长期存在但尚未解决的艰巨挑战之一。 现有的基于深度学习的跟踪算法使用常规的CNN，这些CNN本质上是平移等变的，但并非旨在解决旋转问题。 在本文中，我们首先证明视频中存在旋转实例时，现有跟踪器的性能会受到严重影响。 为了避免旋转的不利影响，我们介绍了等速旋转连体网络（RE-SiamNets），该网络是通过使用包含可控滤镜的等分组卷积层构建的。 SiamNets允许以无人监督的方式估计对象方向的变化，从而也方便了其在相对2D姿势估计
E(n) Equivariant Graph Neural Networks
04-13
E(n)等变图神经网络（E(n) Equivariant Graph Neural Networks，简称EGNNs）是一种新型图神经网络模型，主要学习对旋转、平移、反射和置换操作具有等变性质的图表示。这种等变性质意味着当输入图的结构经过某些对称...
[论文理解]为旋转等变CNN学习可操纵卷积核Learning Steerable Filters for Rotation Equivariant CNNs
bxdzyhx的博客
12-01 3220
1.几个问题 1.1 基本信息 CVPR 2018 1.2 做了什么 实现CNN对平移和任意离散旋转的等变性。 1.3 实现方法 和谐波网络Harmonic-Net这篇一样，也是使用复数滤波器。不过这篇使用的是多个复数滤波器，通过一个权重把它们加起来，得到最后的滤波器，其中单个原子滤波器是已知的、权重是需要学习的。理论上能实现N-循环离散旋转等变，N可以任意增大。比如当N=4的时候，一次旋转是90°。 Harmonic-Net中只使用了单个复数滤波器，且滤波器的实数部分是需要学习的，理论上可以实现连续旋转等
Rotation Equivariant Networks for Tracking论文解读
Soonki的博客
06-16 522
1. Introduction The task of visual object tracking with Siamese networks, referred as Siamese tracking, transforms the problem of tracking into similarity estimation between a template frame and sampled region from a candidate frame. 孪生网络是把追踪任务描述成templat
AI科学计算系列 | 等变神经网络与e3nn数学库
Kenji_Shinji的博客
02-09 1824
O(3) 群的不可约表示分解相对简单，其每种不可约表示可以用 (l,p) 标记，l=0,1,2,... 为阶数，p=e,o为奇偶性，l阶不可约表示的维数为 2l+1。举个例子，在最开始我们为了描述抽象的矢量，通过选取坐标系将其表示为三维线性空间的一组坐标，而旋转变换则表示为这个线性空间上的一个旋转矩阵。但是这里群元素作为一个变换操作，是抽象的对象。以两个矢量的张量积为例，矢量的维数为3，那么张量积的结果的维数为9，可以分解为一个标量（维数为1），一个赝矢量（维数为3）和一个无迹对称二阶张量（维数为5）。
等变神经网络 Equivariant Neural Networks （一）基础知识
qq_31448607的博客
05-31 6074
等变神经网络
【亲测免费】 推荐：SE(3)-Transformers——3D空间旋转平移等变注意力网络
gitblog_00087的博客
06-08 844
推荐：SE(3)-Transformers——3D空间旋转平移等变注意力网络 项目介绍 SE(3)-Transformers是一款基于PyTorch和DGL的开源实现库，其灵感源自论文《SE(3)-Transformers: 3D Roto-Translation Equivariant Attention Networks》。这个项目旨在提供一种新的深度学习模型，该模型能够处理3D数据，并对旋转...
知识点2024CVPR-5【类内变化、旋转等变/不变、VNN变分神经网络、Cross-Reconstruction、SO(3)-equivariant层】
weixin_43899239的博客
11-20 1142
SO(3)-equivariant层是一种神经网络层，它在SO(3)群（三维空间的旋转群）的作用下是等变的。这意味着，如果输入数据经过SO(3)群中的旋转操作，那么网络层的输出也会以相同的方式旋转，保持了旋转对称性。
Siamese 目标跟踪：Rotation Equivariant Siamese Networks for Tracking(CVPR2021)
du的博客
04-26 2101
1.Motivation 本文重点是处理目标的平面旋转对Siamese跟踪器性能的不利影响。在没有采取有效解决方案的情况下，目标旋转被认为是最困难的跟踪挑战。 基于深度学习的跟踪算法中使用了CNN，虽然CNN具有平移不变性，但是没有解决旋转问题。视频中存在旋转目标时，现有的跟踪器会受到严重影响。 f(⋅)f(\cdot)f(⋅)和ψθ(⋅)\psi_{\theta}(\cdot)ψθ​(⋅) 分别表示神经网络编码函数和旋转变换函数，由图中可以看出ψθ(f(⋅))≠f(ψθ(⋅))\psi_{\thet
[论文理解]谐波网络：深度平移和旋转等变Harmonic Networks: Deep Translation and Rotation Equivariance
bxdzyhx的博客
11-30 1798
1.几个问题 1.1 基本信息 CVPR 2017 1.2 做了什么 CNN的旋转和平移等变 1.3 实现方法 引入一个复数滤波器 1.4 创新性 & 局限性 后面有一些文章认为这篇文章中的模型拟合能力有限，因为只有一个滤波器。 2.数学部分 & 模型构建 定义滤波器Wm{W_m}Wm​ Wm(r,ϕ;R,β)=R(r)ei(mϕ+β){W_m}\left( {r,\phi ;R,\beta } \right) = R\left( r \right){e^{i\left( {m\phi .
RotationNet: Joint Object Categorization and Pose Estimation Using Multiviews from Unsupervised View
chengsilin666的博客
02-21 797
CVPR2018 论文标题 RotationNet: Joint Object Categorization and Pose Estimation Using Multiviews from Unsupervised Viewpoints 研究问题 3D形状识别与检索 前提假设 object classification与viewpoint e...
基于全连接孪生网络的目标跟踪（siamese-fc）
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autocyz
11-18 4万+
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking这两年可以说deeplearning已经占领了visual object tracking这个领域，但是对于跟踪问题来说，这些基于DL的做法虽然能够很好的提升跟踪的效果，但是在时效性这一方面却做的很差，这是因为DL复杂的模型往往需要很大的计算量，尤其是当使用的DL模型在跟踪的时候对模型进行
旋转对称性卷积（Rotation-Equivariant Convolutions）**或**轴对称注意力机制
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### 旋转对称性卷积（Rotation-Equivariant Convolutions） 旋转对称性卷积是一种特殊的卷积操作，旨在使卷积神经网络（CNN）对输入数据的旋转具有不变性或等变性。在许多实际应用中，如医学图像分析、目标检测等，...
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