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spatial invariance
搜索结果 - 4
CVPR
重新思考卷积网络对物体计数的空间不变性
本文提出使用高斯卷积核来代替原来的卷积滤波器，以估计密度地图中的空间位置，以达到激励密度地图生成过程并克服注释噪声的目的。我们的研究为后续研究指明了新的方向，应该研究如何适当放松过分严格的基于像素级空间不变性的对象计数。我们在 MCNN，C
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2 years ago
ECCV
体积变换网络
本文介绍了一种学习型模块（VTN，即体积变形网络），以预测通道级扭曲场，从而在空间和通道层面上重新配置 CNN 特征，改善空间不变性技术在大规模对象识别中的限制。经实验证明，VTN 不断提升模型性能和图像识别和检索的精度。
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4 years ago
CVPR
用于联合物体检测和视角估计的圆柱卷积网络
通过提出可学习的圆柱卷积神经网络并利用空间中定义的卷积核的圆柱形表示，能够提取视点特定的特征来预测每个视点上的物体类别分数，同时使用所提出的 sinusoidal soft-argmax 模块来确定目标类别和视点。实验证明了圆柱形卷积神经网
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4 years ago
通过低秩局部连接重新审视空间不变性
为了测试假设认为部分放松空间不变性能够提供一个更好的归纳偏置，本文设计了一种方法来以可控的方式放松神经网络层的空间不变性。实验中发现，相比于卷积层和局部连接层，放松空间不变性能够在 MNIST，CIFAR-10 和 CelebA 数据集上改
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4 years ago
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