旋转不变性、尺度不变性
旋转不变性:只要对特征定义了方向,然后在同一个方向上进行特征描述就可以实现旋转不变性。
尺度不变性:为了实现尺度不变性,需要给特征加上尺度因子。在进行特征描述的时候,将尺度统一就可以实现尺度不变性了。
所谓的旋转不变性和尺度不变性的原理,就是我们在描述一个特征之前,将两张图像都变换到同一个方向和同一个尺度上,然后再在这个统一标准上来描述这个特征。同样的,如果在描述一个特征之前,将图像变换到同一个仿射尺度或者投影尺度上,那么就可以实现仿射不变性和投影不变性。
卷积神经网络保证“位移、尺度、形变不变性”该怎么理解?
pooling(以MAX Pooling为例),对局部感受野取其极大值,如果图像在尺度上发生了变化,有一定概率在尺度变化后对应的感受野取到的极大值不变,这样就可以使特征图不变,同样也增加了一定的平移不变性。对于形状不变性,实际上,在图像识别中,重要的不是显著特征的绝对位置而是相对的位置,所以为了避免把过多的位置信息编码进去,卷积和池化的操作都可以对局部的纹理进行模糊化,这样也就使图像有了一定的形状的不变性。
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