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沙龙
1
回答
CNN确实是
平移
不变的吗?
、
、
因此,所有的神经元都检测到相同的特征,因此ConvNets对
平移
具有
不变性
。
浏览 0
提问于2019-10-05
得票数 2
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2
回答
如何判断两个三角形网格是否相等?
、
、
、
、
旋转并
平移
其所有点以生成新的网格B。网格的拓扑并不重要,我只关心几何相等,即使A和B的三角剖分发生变化,A和B也应该相等。它类似于三角形网格的变换
不变性
问题,只考虑了
平移
和旋转。
浏览 1
提问于2017-04-26
得票数 1
1
回答
SIFT对颜色分布、偏度和剪切度是不变的吗?
、
我想知道SIFT对于颜色分布、偏斜度和剪切度是否不变,我基本上是想匹配两个图像的特征向量,并检测它们是否相似。
浏览 0
提问于2015-06-01
得票数 1
1
回答
创建一个简单的haarcascade所需的正负图像数
、
、
、
、
我需要多少个正样本和多少个负样本才能识别出像这张图片上的3个贴纸之一的图案:谢谢!安托万
浏览 1
提问于2011-06-17
得票数 1
1
回答
CNN中的池层如何将
不变性
引入到翻译之外的其他转换中?
、
、
空间区域上的池产生了
平移
的
不变性
,但是如果我们将独立参数化卷积的输出集合起来,这些特性就可以学习哪些转换成为不变量(见fi图9.9)。
浏览 0
提问于2018-12-01
得票数 4
1
回答
什么是包围盒的尺度
不变性
和日志空间翻译?
、
、
、
、
前2指定是P的包围盒中心的尺度不变的转换,而 Question2。上述BB标度不变
平移
与实现尺度不变目标检测有何不同?我的意思是在快速R中,作者指出以下两种方法是在目标检测中实现尺度
不变性
: 首先,蛮力逼近,在训练和测试过程中,每幅图像都以预先定义的像素大小进行处理。
浏览 1
提问于2019-04-06
得票数 3
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1
回答
傅立叶形状描述符
、
如果我创建一个小图像,计算图像的FD,并将FD与在x和y方向上
平移
了单个像素的相同图像进行比较,描述符完全不同,除了第一个条目-它是完全相同的。首先,一个问题是,这些描述符是否应该在两个图像之间完全相同(因为描述符显然是缩放、旋转和
平移
不变的)?
浏览 4
提问于2015-01-21
得票数 1
2
回答
在Java上提取形状特征的傅里叶变换和傅立叶描述符
、
、
我试图建立一个简单的系统来识别简单的形状,使用傅立叶描述符:我在我的程序上使用这个快速傅立叶变换的实现:(链接下面) 输入是:实和映射部分(本质上是边界参数的x,y坐标),输出是变换的实数和映象数。我就是这么想的:问题是,对于略有不同的图像,我得到了非常不同的R值(例如,应用的轻微
浏览 2
提问于2012-04-25
得票数 3
1
回答
图像配准与聚焦叠加
、
背景:,我想为一个使用智能手机的焦点堆叠应用程序对齐图像。链接到图像:也就是说,图像名义上是相同的,但包含: 到目前为止,进度:,我使用OpenCV的findTransformECC()来实现对齐。在进行了一些实验之后,它工作得很好,例如,参见,它对于改进经纱矩阵的初始化非常有用: 60秒处理8Mpix图像( 0.5Mpix图像1秒)(在3岁的带有
浏览 2
提问于2019-09-16
得票数 0
1
回答
如何从数学上解释PCA的
平移
和旋转
不变性
、
根据旋转矩阵W和
平移
向量v,写出两个PCA投影矩阵R和D15之间的关系。用数学的方法解释你是如何得到这个答案的。该问题的目的是显示PCA的旋转
不变性
和
平移
不变性
。有人能解释一下吗?
浏览 0
提问于2019-01-10
得票数 1
2
回答
在数据增强中使用宽度/高度偏移有什么用?
、
、
、
、
既然CNN是
平移
不变的,那么角膜的
平移
不是无用的吗,因为这些移位不会产生新的图像吗?(我知道将从生成器中创建新的图像,但CNN不会从图片中学习新的功能,而可能会导致过度匹配?)
浏览 0
提问于2021-01-20
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1
回答
为什么PCA的结果会有很大的变化,输入的变化很小?
、
、
这主要是因为主成分分析变换(Nx2矩阵)对于在原始Nx3阵列上执行的旋转或
平移
是不变的。让我们以下面的例子为例。请注意,由于
平移
不变性
,我们得到了与print(pca.fit_transform(a-L))相同的输出,L是任何数字。旋转也是如此。我知道我可以通过在第二种情况下只执行变换操作(例如pca.transform(a_p))来获得类似的主成分分析,但是在这种情况下,我失去了旋转和
平移
不变性
w.r.t。a_p。
浏览 41
提问于2021-04-22
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1
回答
如何在android设备上检测运动
、
我想在安卓usingCamera.PreviewCallback中创建运动检测器,并比较两个图像。你能帮我个忙吗?Camera kamera;SurfaceView kameraview; super.
浏览 2
提问于2012-03-22
得票数 0
2
回答
平移
等方差及其与卷积层和空间池层的关系
、
、
、
、
在卷积神经网络模型的背景下,我曾经听到这样的说法: 这句话是什么意思,为什么?
浏览 0
提问于2017-06-15
得票数 2
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1
回答
用于图像识别的图片属性提取
、
我的问题是受到以下Kaggle竞赛的启发:我有一组树叶,我想根据它们的样子进行分类。分类部分我通过使用随机森林和K-means成功地做到了这一点。然而,我更感兴趣的是预处理部分,以便用我自己的一组图片来复制这个分析。id -唯一于图像的匿名idshape_1、shape_2、shape_3、...、shape_64 -形状要素的64个属性矢量中的每一个 texture_1、texture_2、texture_3、...、texture_64 -纹
浏览 3
提问于2016-11-25
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2
回答
除了HuMoment之外,还有其他形状属性的缩放-旋转
不变性
?
、
、
、
() 除了HuMoment之外,还有其他形状属性的缩放-旋转
不变性
?有一些例子告诉我如何实现它们?我在c++ 中找到了这个例子,但我更喜欢用python工作。
浏览 2
提问于2013-01-18
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1
回答
列车中的物体位置是否会影响更快的RCNN的结果?
、
、
、
您有没有尝试过在更快的rcnn中每个类的位置的影响?或者,如果我想让我的网络找到所有帧区域中的所有类,我需要在涵盖所有区域的列车数据集中提供示例?
浏览 1
提问于2017-10-17
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1
回答
怎么可能用几个神经元处理一幅图像呢?
、
、
、
一幅1024*1024像素的图像大约有100万像素。如果我想把每个像素连接到一个R,G,B输入神经元,那么需要300多万个神经元。 要训练一个拥有数百万输入的神经网络是非常困难的。怎么可能,减少神经元的数量?
浏览 0
提问于2015-12-27
得票数 5
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2
回答
指尖检测与跟踪
、
、
我正在做一个探测和追踪手指的项目。虽然我发现这个任务有很多资源,但我还没有找到一个有效的资源。 总之,有谁能给我一些关于如何有效地检测手的建议吗?(在那之后,我可能会考虑如何检测指尖。)
浏览 0
提问于2011-12-21
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2
回答
CNN应该概括到数据中任意的位置吗?
、
、
、
我已经训练了一个N不同类别信号(N=4)的一维数据,即功率谱密度(PSD)。每个N信号都有不同的光谱形状(这里没有显示)。为了说明起见,下面所示的图来自同一信号类。我们的想法是把这看作是一个图像分类问题。📷📷CNN模型是在PyTorch中使用以下层实现的: nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=
浏览 0
提问于2023-01-07
得票数 1
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