旋转不变性和尺度不变性 - 知乎

最新推荐文章于 2023-05-28 16:38:04 发布
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#计算机视觉 #目标检测

博客围绕旋转不变性和尺度不变性展开，虽未给出具体内容，但结合标签推测与计算机视觉、目标检测相关，这两个特性在信息技术领域对图像识别、目标检测等有重要意义。
某知乎APP - X-Zse-96
mamenqi_csdn的博客
04-29 1168
某知乎APP - X-Zse-96
LLMs组件系列：Attention排列不变性与位置编码（超详细）
最新发布
jpw41的博客
08-25 2571
Transformer注意力可并行计算的特性既是其相较于RNN的优势，也使其丢失了时间步语义信息，所以位置编码 (positional encodings) 是Transformer这种并行结构必须要有的，否则机器就会已读乱回。但位置编码原理是什么，工程上怎么实现呢？网上有许多讲解位置编码的方案，但很多都为了文章篇幅而舍弃掉一些前置信息，如果没有基础看起来还是比较吃力的。为此，本文用篇幅换取详细度，介绍详细介绍了当前四种主流的位置编码方案，包看懂的。
旋转不变性、尺度不变性
jzwei023的博客
03-07 5380
旋转不变性：只要对特征定义了方向，然后在同一个方向上进行特征描述就可以实现旋转不变性。 尺度不变性：为了实现尺度不变性，需要给特征加上尺度因子。在进行特征描述的时候，将尺度统一就可以实现尺度不变性了。 所谓的旋转不变性和尺度不变性的原理，就是我们在描述一个特征之前，将两张图像都变换到同一个方向和同一个尺度上，然后再在这个统一标准上来描述这个特征。同样的，如果在描述一个特征之前，将图像变换到同一个仿射尺度或者投影尺度上，那么就可以实现仿射不变性和投影不变性。 卷积神经网络保证“位移、尺度、形..
旋转不变性 尺度不变性
u012910595的博客
09-12 1万+
旋转不变性：只要对特征定义了方向，然后在同一个方向上进行特征描述就可以实现旋转不变性。 尺度不变性：为了实现尺度不变性，需要给特征加上尺度因子。在进行特征描述的时候，将尺度统一就可以实现尺度不变性了。 所谓的旋转不变性和尺度不变性的原理，就是我们在描述一个特征之前，将两张图像都变换到同一个方向和同一个尺度上，然后再在这个统一标准上来描述这个特征。同样的，如果在描述一个特征之前，将图像变换到同一
sift尺度不变性旋转不变性的实现
08-03
sift特征在基于内容的图像相似性检索中应用的实现，尺度不变性，旋转不变性程序实现的核心代码，可以直接运行
特征提取之旋转不变性和尺度不变性的通俗理解
远方传来风铃
03-15 1万+
没有图片，直接看原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/julialove102123/article/details/80822076 特征匹配（Feature Match)是计算机视觉中很多应用的基础，比如说图像配准，摄像机跟踪，三维重建，物体识别，人脸识别，所以花一些时间去深入理解这个概念是不为过的。本文希望通过一种通俗易懂的方式来阐述特征匹配这个过程，以及在过程中遇到的一些...
旋转不变性
huangxiaojie的专栏
09-17 1万+
在数学里，给予一个定义于内积空间的函数，假若对于任意旋转，函数的参数值可能会改变，但是函数的数值仍旧保持不变，则称此性质为旋转不变性（rotational invariance），或旋转对称性（rotational symmetry），因为函数对于旋转具有对称性。例如，假设以xyz-参考系的原点为固定点，任意旋转xyz-参考系，而函数 的数值保持不变，因此，函数 对于任意旋转具有不变性
矩阵求导术（下） - 知乎1
08-04
【矩阵求导术（下）】深入探讨了矩阵对矩阵的导数概念，以及与之相关的运算规则。在数学和工程领域，特别是在机器学习、优化问题...矩阵求导不仅理论性强，而且与实际应用紧密相连，是数学和工程领域不可或缺的知识点。
提示学习Prompt Tuning：面向研究综述 - 知乎.pdf
05-18
随着人工智能领域的飞速发展，提示学习Prompt Tuning作为一项革命性的技术，已经开始在自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）领域引发广泛关注。借助于强大的语言模型，Prompt Tuning能通过简单地修改输入提示而非...
XLNet:运行机制及和Bert的异同比较 - 知乎
云淡风轻_的博客
02-01 2766
XLNet在自回归语言模型中，通过PLM引入了双向语言模型。也就是在预训练阶段，采用attention掩码的机制，通过对句子中单词的排列组合，把一部分下文单词排到上文位置。 PLM预训练目标、更多更高质量的预训练数据，transformerXL的主要思想。这就是XLNet的三个主要改进点，这使XLNet相比bert在生成类任务上有明显优势，对于长文档输入的nlp任务也会更有优势。
白话讲解：尺度不变性和旋转不变性
wangbuhu的博客
06-20 303
旋转不变性
SIFT【尺度不变特征转换】和关键点的旋转不变性
gwy2018的博客
09-17 756
如何判断关键点的旋转不变性？ 解：图像金字塔每层会得到一系列的DoG[Difference of Gaussian]极大值点，在极值中选取关键点【1.点的周围在邻域范围中是最大值；2.相邻金字塔层的邻域是最大值 满足1，2的点具有缩放不变性】 但是由于边缘响应，可能找到的点并不是关键点，因此，在此基础上需要计算该点的Hessain矩阵，通过Hessian计算该点的主曲率，利用阈值过滤主曲率较小的点，最后 点认为是【关键点】 此时问题来了，如何判断关键点的旋转不变性呢？ 具体方式：选择关键点的相邻点，计算周围
图像特征提取中的平移不变性、旋转不变性、尺度不变性
m0_57774348的博客
04-17 3159
是指对象的特征在尺度变换下保持不变，不受尺度的影响。实现尺度不变性的方法可以是将对象的特征点相对于中心点的距离与比例尺作为特征表示，这样就可以保证在尺度变换下该距离与比例尺的乘积不变。实现旋转不变性的方法可以是将对象的特征点相对于中心点的极角和距离作为特征表示，这样就可以保证在旋转变换下该极角不变。是指对象的特征在平移变换下保持不变，不受平移的影响。实现平移不变性的方法可以是将对象的特征点相对于其中一个点的距离作为特征表示，这样就可以保证在平移变换下该距离不变。
ORBSLAM2 金字塔保持尺度不变形
算法攻城狮
07-30 1877
1.图像金字塔 在orb_slam2中，为了实现特征尺度不变性采用了图像金字塔，金字塔的缩放因子为1.2,。其思路就是对原始图形（第0层）依次进行1/1.2缩放比例进行降采样得到共计8张图片（包括原始图像）， 来说说，尺度不变性，这里不直接说明，而是看看对于第m层上的一个特征点，其对应尺度不变时相机与特征点对应空间位置之间距离（简称物距）的范围。 2.代码： // ...
尺度不变性是指什么不变_不变性的来龙去脉
最佳 Java 编程
06-06 1315
尺度不变性是指什么不变 因此，在我的第一篇文章中，我谈到了一些构建器模式，并提到了一个非常强大但却被忽视的概念：不变性。 什么是不可变类？ 这只是一个其实例无法修改的类。 类属性的每个值都在其声明或其构造函数中设置，并且在对象的整个生命周期中保留这些值。 Java有很多不变的类，例如String ，所有装箱的原语（ Double ， Integer ， Float等）， BigIntege...
尺度不变性是指什么不变_不变性如何提供帮助
最佳 Java 编程
06-17 570
尺度不变性是指什么不变 在最近的几篇文章中，包括“ Getters / Setters。 邪恶。 期。” ， “对象应该是不可变的”和“依赖注入容器是代码污染者” ，我普遍将所有可变对象标记为“ setter”（以set开头的对象方法）。 我的论证主要是基于隐喻和抽象实例。 显然，这对你们中的许多人来说还不够令人信服-我收到了一些要求提供更具体和实际示例的请求。 因此，为了说明我对“通过s...
CNN当中的视角不变性和旋转不变性是什么意思
weixin_47151388的博客
05-28 2238
CNN当中的视角不变性和旋转不变性是什么意思，以及两者的区别
opencv旋转不变性LBP理解
joyopirate的博客
10-09 1760
参考资料： https://blog.youkuaiyun.com/qq_26898461/article/details/46875517 https://www.cnblogs.com/mikewolf2002/p/3438698.html https://blog.youkuaiyun.com/simonforfuture/article/details/78852173 （下面的这些讨论都是基于最近在做的图像分类进行的） 旋转不变性：也就是字面意思，图像的该特征不会因为图像旋转或者拍摄对象的旋转而发生改变。 举个例子，假如
距离度量之马氏距离
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庞琳卓的博客
09-02 3万+
马氏距离 用来度量一个样本点Ｐ与数据分布为Ｄ的集合的距离。 假设样本点为： 数据集分布的均值为： 协方差矩阵为Ｓ。 则这个样本点Ｐ与数据集合的马氏距离为： 马氏距离也可以衡量两个来自同一分布的样本x和y的相似性： 当样本集合的协方差矩阵是单位矩阵时，即样本的各个维度上的方差均为１．马氏距离就等于欧式距离相等。 当协方差矩阵
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