平移不变性:Translation Invariance 与 平移同变性:Translation equivariance
在欧几里得几何中,平移是一种几何变换,表示把一幅图像或一个空间中的每一个点在相同方向移动相同距离。比如对图像分类任务来说,图像中的目标不管被移动到图片的哪个位置,得到的结果(标签)应该是相同的,这就是卷积神经网络中的平移不变性。
平移不变性意味着系统产生完全相同的响应(输出),不管它的输入是如何平移的 。平移同变性(translation equivariance)意味着系统在不同位置的工作原理相同,但它的响应随着目标位置的变化而变化 。比如,实例分割任务,就需要平移同变性,目标如果被平移了,那么输出的实例掩码也应该相应地变化。最近看的FCIS这篇文章中提到,一个像素在某一个实例中可能是前景,但是在相邻的一个实例中可能就是背景了,也就是说,同一个像素在不同的相对位置,具有不同的语义,对应着不同的响应,这说的也是平移同变性。
参考文章1:卷积神经网络为什么具有平移不变性?
参考文章2:深度学习中不变性是什么?平移不变性Translation Invariance、旋转/视角不变性Ratation/Viewpoint Invariance、尺度不变性Size、Illumination
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