scale invariance | BriefGPT

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通过逆向相对投影的潜空间转换
通过对相对空间的角度保持相对表示的可逆性进行形式化，并假设神经模型中解码器模块的尺度不变性，我们将两种方法结合起来，通过相对空间获得潜在空间转换的新方法。通过在各种架构和数据集上进行大量实验证实了我们的尺度不变性假设，并证明了我们方法在潜在
PDF11 days ago
Riesz 网络：单次前向传递中的尺度不变神经网络
介绍了 Riesz 神经网络，它基于 Riesz 变换而不是标准的卷积操作，从而实现了尺度不变性，可以应用于检测和分割具有不同裂纹厚度的混凝土断面的层析成像数据。
PDFa year ago
探索内在归纳偏差的视觉变换器高级版
论文提出了一种新的具有局部偏好和尺度不变性的图像模型 ——ViTAE，其利用多个卷积模块降采样并将输入图像嵌入到多尺度上下文具有丰富的令牌中，从而学习到具有鲁棒性的对象特征表示。
PDF3 years ago
CVPR寻找微小人脸
该论文探讨了物体识别中探测小物体的挑战，重点考察了尺度不变性、图像分辨率、语境推理等方面，并通过训练深度网络实现了在小脸检测方面的突破，在 FDDB 和 WIDER FACE 数据集上实现了优异的结果。
PDF8 years ago
无尺度在线学习
本文设计并分析了一种不需要任何上限或下限的在线线性优化算法，实现了适应损失向量范数的缩放不变性，并且通过 FTRL 和 MD 元算法实现了最优遗憾，并为无界决策集开发了一种非真空遗憾绑定的自适应算法，并对基于 MD 的无标度算法在无界域上的
PDF8 years ago
在线线性优化的无标度算法
我们设计了一种在线线性优化算法，其具有最佳的遗憾度，并且不需要知道损失向量范数的上界或下界。通过尺度不变性，我们实现了对损失向量范数的适应性，即使损失向量序列乘以任意正常数，我们的算法仍会做出完全相同的决策。我们的算法适用于任何有界或无界决
PDF9 years ago
离心率依赖性皮层放大的计算作用
本文提出了基于尺度和平移不变性的 M 理论采样扩展，并预测了越来越大的感受野大小和高分辨率视点的早期视觉架构。该论文认为视觉识别发生在一组凝视点上，每个凝视点提供一个空间尺度的图像片段的识别。
PDF10 years ago