什么是平移不变性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。所以上面的描述就对应着各种不变性：平移不变性：Translation Invariance旋转/视角不变性：Ratation/Viewpoint Invariance
CNN不具有平移不变性?为什么?这一部分主要参考18年的一篇论文1, 论文中经过实验, 阐述了CNN不具有平移不变性, 图形经过细微的平移, 旋转, 像素点更改, 会使得结果发生巨大的改变.在上图中, 作者分别做了平移, 缩放, 视频时间不同的实验, 发现任一修改都会使得最后的分类结果发生很大的变化.那么为什么会发生这种现象呢? 我们都知道, CNN的卷积操作本来带有平移不变形的属性, 所以论文的
通俗说法:等变性（Equivariance）：对一个输入施加某种变换后所产生的结果同样反应在输出上，说明该变换具有等变性。寻找一个从输入图像到输出类别的映射，这个映射对目标的几何变换(如平移，旋转，投影变换)具有不变性。输入X1，经过平移变换获得X2。f1和f2是经过特征映射的结果，f1经过相同的平移变换后可以得到f2。可以说明这个特征映射操作具有等变性。 例子：假设我们的变换是将图像向
论文: ICML, 2019. Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again GitHub地址: Github1.现有网络存在的问题 很多时候都认为max pool或者avg pool可以引入一定的平移不变性，使网络对于平移鲁棒，但是实际是当输入的图像有较小的平移时可以很大程度上影响网络的输出（横轴是图像的偏移量，如果不进行处理，网络的输出
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2024-06-08 16:37:12
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二维平面上的变换，三维平面上的变换，观测变换
目录二维平面上的变换二维缩放切变二维旋转二维平移二维齐次坐标系二维仿射变换逆变换变换的组合变换的分解三维空间中的变换三维齐次坐标系三维仿射变换缩放三维平移三维旋转使用轴角表示旋转使用欧拉角表示旋转欧拉角存在的问题坐标系万向节死锁使用四元数表示旋转四元数的定义四元数乘法公式用四元数表示三维空间中的旋转观测变换视
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2024-05-11 19:05:09
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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
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2024-04-15 13:40:35
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基础知识 | CNN
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2021-08-12 18:03:30
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卷积神经网络为什么具有平移不变性？ 在我们读计算机视觉的相关论文时，经常会看到平移不变性这个词，本文将介绍卷积神经网络中的平移不变性是什么，以及为什么具有平移不变性。 什么是平移不变性 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
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2021-07-09 10:42:15
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文章目录不变性的介绍不变性的原理不变性的介绍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。
原创
2022-10-28 11:21:00
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17.9 坐标变换默认情况下，坐标系的原点位于视图区域的左上角，水平方向为x轴，竖直方向为y轴。但有时候我们需要改变坐标轴的位置或方向，这时就需要坐标变换。常用的坐标变换有平移变换、旋转变换和伸缩变换三种。 17.9.1 平移变换 平移变换是指把坐标系的原点由一个位置平移到另一个位置，我们可以通过Graphics 类的TranslateTransform()方法实现平移变换。 下面我们通过一
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2024-04-29 17:12:47
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神经网络中的不变性
个人认为cnn中conv层对应的是“等变性”（Equivariance），由于conv层的卷积核对于特定的特征才会有较大激活值，所以不论 上一层特征图谱（feature map）中的某一特征平移到何处，卷积核都会找到该特征并在此处呈现较大的激活值。这应该就是“等变性” 这种“等变性”是由conv层的 1局部连接 2权值共享 两个特性得到的。 所谓的“形变不变
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2024-07-23 11:07:17
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CNN是否存在平移和尺度的不变性和相等性 refhttps://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ICLR202
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2024-07-08 17:16:30
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前言本来想按照惯例来一个overview的，结果看到1篇十分不错而且详细的介绍，因此copy过来，自己在前面大体总结一下论文，细节不做赘述，引用文章讲得很详细，另外这篇paper引用十分详细，如果做detection可以从这篇文章去读更多不同类型的文章。论文概述 卷积网络具有较好的平移不变性，但是对尺度不变性有较差的泛化能力，现在网络具有的一定尺度不变性、平移不变性往往是通过网络很大的capac
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈型的神经网络，其在大型图像处理方面有出色的表现，目前已经被大范围使用到图像分类、定位等领域中。相比于其他神经网络结构，卷积神经网络需要的参数相对较少，使的其能够广泛应用。本节打算先介绍背景和简单的基本概念术语，然后详细介绍LeNet-5网络，其工作流程大家需要先搞清楚，学习原理其实是基于BP学习原理的，只是稍
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2024-08-08 11:26:07
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目录概述（Introduction）等距变换（Euclidean Transformation）平移变换（Translation Transformation）旋转变换（Rotation Transformation）等距变换（Euclidean Transformation）相似变换（Similarity Transformation）各向同性缩放变换（Isotropic Scaling Tra
1.为什么用CNN处理图像CNN做的事就是简化neural network的架构，用比较少的参数来做影像处理这件事。所以CNN比一般的DNN还要简单的。为什么可以用比较少的参数可以来做影像处理这件事情在图片处理中，大部分的pattern其实要比整张的image还要小，对一个neural来说，假设它要知道一个image里面有没有某一个pattern出现，它其实是不需要看整张image，它只要看ima
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2024-06-27 16:13:43
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# PyTorch 中损失不变的原因及解决方案
在使用 PyTorch 进行深度学习模型的训练时，你可能会遇到一个常见问题：模型的损失（loss）在训练过程中保持不变。这种情况通常意味着模型没有学习到任何有用的信息，可能是多种原因造成的。本文将带你了解这一过程，并给出相应的解决方案。
## 整体流程
以下是一般检测和解决损失不变问题的步骤：
| 步骤 | 描述
前言深度学习模型优化，即优化网络权值使得该模型拟合数据的能力达到最优，而最优的一个标准是损失函数较小（兼顾训练数据和测试数据，以及实际应用场景的最优）。PyTorch中有很多损失函数，这里我主要介绍最常用的两种，NLLLoss和CrossEntropyLoss；而实际上CrossEntropyLoss更常用，NLLLoss与其的关系也会在本文中详细介绍。1. Softmax要介绍上述两个损失函数的
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2023-10-26 21:29:33
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# 为什么要用PyTorch实现CNN
## 整体流程
首先，我们需要了解为什么要使用PyTorch来实现卷积神经网络（CNN）。PyTorch是一个开源的深度学习框架，提供了灵活的张量计算和自动求导功能，使得神经网络的实现变得更加简单和高效。
下面是使用PyTorch实现CNN的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 定
原创
2024-04-14 05:08:37
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# JavaScript Map循环debug：key为什么不变
在JavaScript中，Map是一种用于存储键值对的数据结构。它类似于对象，但有一些不同之处。在使用Map进行循环时，我们有时会遇到一个问题：为什么循环debug中的key值不变？本文将详细解释这个问题，并提供一些解决方案。
## 问题描述
在JavaScript中，我们可以使用for...of循环来遍历Map中的键值对。以
原创
2023-12-13 04:42:07
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