cnn不变性讨论

最新推荐文章于 2024-10-05 17:52:19 发布
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分类专栏： cnn不变性问题
本文探讨了卷积神经网络(CNN)在处理图像时的位移不变性和旋转不变性。指出CNN天然具备位移不变性，但缺乏旋转不变性。进一步讨论了不同层如卷积层、池化层和全连接层在位移不变性中的作用，并提出直接旋转样本增强是提升旋转不变性的有效方法。

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像数学家一样思考：不变性原理
AGI×大数据，开启智能时代的认知跃迁；解码AGI，赋能数据驱动的智能革命。
09-20 292
在计算机科学和数学领域，不变性原理是一个至关重要的概念。它源于数学家对于事物本质的抽象和提炼，旨在揭示隐藏在复杂现象背后的简单规律。随着计算机科学的发展，不变性原理逐渐成为理解和设计复杂系统的重要工具。本文旨在探讨不变性原理的起源、概念、应用以及它在计算机科学领域的重要性。不变性原理是指在特定条件下，系统在演化过程中保持不变的特征。这些特征可以是数学性质、物理性质、逻辑性质等。抽象：通过抽象，我们可以将复杂的问题简化为更加直观、易于处理的形式。模块化。
讨论如何使用 CNN 进行图像分割（面试题200合集，中高频、实用）
最新发布
qq_38334677的博客
05-08 725
将图像中的每个像素都划分到某个对象类别。例如，将图像中的所有“汽车”像素标记为“汽车”，所有“道路”像素标记为“道路”，不区分同一类别的不同实例。在语义分割的基础上，进一步区分同一类别的不同实例。例如，图像中有三辆车，实例分割会为每辆车生成一个独立的分割掩码。结合了语义分割和实例分割，为图像中的每个像素分配一个语义标签和一个实例ID。对于可数物体（如人、车），它会进行实例分割；对于不可数背景（如天空、草地），它会进行语义分割。
关于R-FCN的理解难点之平移不变性和平移可变性
Kellbook的博客
08-06 1万+
理解难点１：平移不变性和平移可变性 　　作者在论文中提到了两个概念，平移不变性（translation invariance）和平移可变性（translation variance）。平移不变性比较好理解，在用基础的分类结构比如ResNet、Inception给一只猫分类时，无论猫怎么扭曲、平移，最终识别出来的都是猫，输入怎么变形输出都不变这就是平移不变性，网络的层次越深这个特性会越明显。平移可...
CNN 不变性
PartyPartyAnimal的博客
07-10 1878
CNN的平移不变性：由于全局共享权值和pool操作（明显的特征被保存下来，与位置没有关系？） CNN的尺度不变性：没有或者说具有一定的不变性（尺度变化不大） CNN的旋转不变性：基本是没有的，实验证明添加旋转样本是一种可靠的样本增强策略，能增强模型对旋转的鲁棒性（分类中很适合，多种角度都对应的是同一个目标；对于语义分割来说，x和y需要同时进行旋转，只是为了增加样本。）...
cnn不变性的理解
Yonggie的博客
03-02 3658
一般来说，大家认为的cnn的不变性有这几个： 平移不变，意思是一只猫头不管在图片的那个位置，cnn都能捕捉到猫头。 尺度不变，意思是不管图片是大是小，cnn都能正确识别/捕捉。 旋转不变，意思是不管图片如何旋转，cnn都能正确识别/捕捉此同一个东西。 更多的讨论是这三种不变的条件： 平移不变 平移不变是cnn本身天生就有的，拿此的参考图举个例子： 上图是cnn本身的特性，能够平移不变的捕捉局部特征。 另外一个表现就是pooling操作，其他博客都喜欢拿max或者min pooling举例子，
【深入思考】卷积网络（CNN）的平移不变性
风巽·剑染春水的博客
04-09 1万+
  在这个Vision Transformer睥睨天下的时代，CNN一时式微，作为计算机视觉领域的前任霸主，少不得被拿来对比。相信大家在看论文的时候，会发现引言里面常常会阐述ViT与CNN各自的优势，对于ViT来说，那自然是全局关系的建模，而对于CNN来说，归纳偏差、平移不变性亦是常见的字眼。看的多了，不禁多想了一分，CNN的平移不变性究竟为何？于是乎在下收集了一些资料结合自己的理解总结，特此记录以便回顾。   图片文字来自论文: https://arxiv.org/abs/2201.10728 一、众
CNN中的平移不变性和平移等变性
qq_55794606的博客
10-05 1992
如果我们从宏观角度退一步看，若对于分类任务不以最终的label为输出结果，而是以输出probability为准，对于一张目标有平移的图像，其预测的probability会和原图一样么，这种近似苛刻的要求看起来又似乎是合理的。从特征提取的角度直观的思考，卷积操作的局部特征提取，会使得原目标在左上角时，特征层的目标特征在左上角，原目标在右下角时，特征层的目标特征在右下角。即便是如VGG16，随着目标的移动，抽象特征的模式也并不是原始目标的简单平移，但似乎保留了这一特定图像的全局总和。在 CNNs 中获得的。
Faster R-CNN理解、讨论
热门推荐
沈春旭的博客
09-30 2万+
论文 : Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks[J]. PAMI2017. GitHub :     1. matlab version : https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn     2. python version :...
球面数据的几何深度学习--球形 CNN
gongdiwudu的专栏
03-22 3191
球面数据的几何深度学习--球形 CNN。通过对物理世界的平移对称性进行编码，卷积神经网络 （CNN） 彻底改变了计算机视觉。
卷积的平移不变性公式,卷积减少参数的方法
ynca67269的博客
08-21 735
上世纪60年代，Hubel等人通过对猫视觉皮层细胞的研究，提出了感受野这个概念，到80年代，Fukushima在感受野概念的基础之上提出了神经认知机的概念，可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络，神经认知机将一个视觉模式分解成许多子模式（特征），然后进入分层递阶式相连的特征平面进行处理，它试图将视觉系统模型化，使其能够在即使物体有位移或轻微变形的时候，也能完成识别。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是多层感知机(MLP)的变种。
CNN的等变性和不变性
ACM之路
06-05 2482
不变性: invariant f(F(x)) = f(x) 等变性: eq f(g(x)) = g’f(x) pooling是具有不变性 cnn 是具有等变性 https://zhangting2020.github.io/2018/05/30/Transform-Invariance/
关于CNN中的不变性
qq_35985044的博客
09-11 682
CNN的不变性主要是平移不变性，旋转和尺寸不变性基本是没有的。 个人认为平移不变性主要是pooling层和全连接层的功劳 可以参考这两篇博客： https://blog.youkuaiyun.com/voxel_grid/article/details/79275637 https://zhangting2020.github.io/2018/05/30/Transform-Invariance/ ...
CNN，位移不变性探索， Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again
dl643053的博客
08-28 826
未经transform增强的数据，在面对样本位移时会丧失鲁棒性，针对这一问题Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again做出了解释并提出解决方案： 论文中认为，常规CNN网络产生shift-variance是由于stride以及下采样的操作过硬导致的 用一维数据很容易理解，用k=2,s=2的maxpool对[0,0,1,1,0,0,1,1]操作时得到[0,1,0,1]，当数据发生平移[0,1,1,0,0,1,1,0]，输出结果发生巨大变.
CNN平移不变性
weixin_50920579的博客
01-31 1797
不变性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。这对图像分类来说是一种很好的特性，因为我们希望图像中目标无论是被平移，被旋转，还是被缩放，甚至是不同的光照条件、视角，都可以被成功地识别出来。平移不变性：Translation Invariance旋转/视角不变性：Ratation/Viewpoint Invariance尺度不变性：Size Invariance光照不变性：Illumination Invariance。
maple多项式转向量，提取多项式系数
weixin_47616793的博客
11-07 1403
这里写自定义目录标题
CNN 平移不变性尺度不变性 绝对位置
qq_35608277的博客
04-01 3014
CNN是否存在平移和尺度的不变性和相等性 ref https://zhuanlan.zhihu.com/p/113443895 论文：How much position information do convolutional neural networks encode? 图中一共有三组图片，每组由原图和剪切图构成。可以发现，显著区域将会因为图片中心位置的改变而改变。对中心激活强 这是一篇IC...
卷积网络（CNN）的平移不变性（ translational invariance）
vivi_cin的博客
02-13 669
CNN平移不变性
【CNN】平移不变形
prinTao的博客
01-10 2454
translation invariance或translation invariant 什么是？ 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）。 下图包含同一雕像的许多视图。你（和训练有素的神经网络）可以识别出同一个对象出现在每张图片中，即使实际像素值完全不同。 请注意，这里的翻译在视觉中具有特定的含义，是从几何学中借来的。它不涉及任何类型的转换，不像从法语到英语或文件格式
superglue旋转不变性好差
04-01
以下是关于 Superglue 旋转不变性差的原因及其潜在改进方法的具体讨论。 #### 原因分析 1. **依赖于输入特征的质量** Superglue 并不直接提取特征描述子，而是基于预计算的局部特征（例如 SuperPoint 提取的特征...
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