概述在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...

一、常用的图像变换模型:刚性变换、仿射变换、透视变换和非线形变换等。如下图所示：进一步理解(1) 刚体变换 如果一幅图像中的两点间的距离经变换到另一幅图像中后仍然保持不变，则这种变换称为刚体变换(Rigid Transform)。刚体变换仅局限于平移、旋转和反转(镜像)。(2)仿射变换如果一幅图像中的直线经过变换到另一幅图像上仍为直线，并且保持平行关系，则这种变换称为仿射变换(Af...

Tensorboard 在本机可以方便使用，但使用服务器时需要设置一下。原理建立ssh隧道，实现远程端口到本地端口的转发 具体来说就是将远程服务器的6006端口（tensorboard默认将数据放在6006端口）转发到本地的16006端口，在本地对16006端口的访问即是对远程6006端口的访问，当然，转发到本地某一端口不是限定的，可自由选择。Mac或Linux系统在登录远程服务器...

windows下1 添加清华源命令行中直接使用以下命令conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/c...

重采样主要是分为上采样和下采样，在进行采样的过程中，需要注意采样的倍率的问题，并不是可以随意的改变采样率的大小的，根据采样定理：在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率大于信号中最高频率的2倍时，采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号是最高频率的5~10倍。采样定理又称奈奎斯特定理。采样频率：采样频率，也称为采样速度或者采样率，定义了每秒从连续信...

图像处理中，对一幅图像进行滤波处理，如果选用的频域滤波器具有陡峭的变化，则会使滤波图像产生“振铃现象”。如下图：振铃现象产生的本质原因是:对于辛格函数sinc而言，经过傅里叶变换之后的函数形式为窗函数（理想低通滤波器）形式，用图像表示如下：图1.左边为矩形窗函数，右边为辛格函数因此凡具有接近窗函数的滤波器，IFT之后，其空域函数形式多少接近sinc函数。sinc是进行图像滤波的主要因素，两边的余波

1、格式油管目前提供 2种 360°视频格式：等距柱状投影格式（Equirectangular）和等角度立方体贴图格式（Equi-Angular Cubemap）。 由于阿满的视频四周区别不大，这里会使用其他视频截图进行演示。 所谓“等距柱状投影”也就是最常见的世界地图的投影方式，做法是将经线和纬线等距地（或有疏密地）投影到一个矩形平面上，这里借用谷歌博客上的图和注释。图1 根据...

在图像复原过程中，图像上的一点点噪声可能就会对复原的结果产生非常大的影响，因为很多复原算法都会放大噪声。这时候我们就需要在最优化问题的模型中添加一些正则项来保持图像的光滑性，TV loss是常用的一种正则项（注意是正则项，配合其他loss一起使用，约束噪声）。图片中相邻像素值的差异可以通过降低TV loss来一定程度上解决。比如降噪，对抗checkerboard等等。1. 初始定义Rudin等..

在机器学习回归问题，以及训练神经网络过程中，通常需要对原始数据进行中心化（零均值化）与标准化（归一化）预处理。目的通过中心化和标准化处理，最终得到均值为0，标准差为1的服从标准正态分布的数据。在多指标评价体系中，由于各评价指标的性质不同，通常具有不同的量纲和数量级。当各指标间的水平相差很大时，如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低指标的作...

一、本文的模型案例代码如下：import torchimport torch.nn.functional as Ffrom torch.optim import SGDclass MyNet(torch.nn.Module):def __init__(self):super(MyNet, self).__init__()# 第一句话，调用父类的构...