首先，我们提出了一个鲁棒的两阶段相对相机姿态预测模块，该模块对NFoV图片对的重叠情况和相对角度进行预测。...对于在相同位置但不同姿态下拍摄的多个NFoV（窄视场）图像，我们的目标是估计它们之间的相对姿态。在全景图像的设定下，不涉及相机平移，我们将相对相机姿态形式化为旋转角度。...我们将估计多张图片相对为位姿的任务分解估计为图片对的相对姿态。...保持360度全景图的特性 旋转等变性损失 在隐式空间中，全景图具有旋转等变性，即它们在旋转变换（限制为2个自由度，对应经度和纬度旋转的 SO(3) 旋转）下仍然能够表示相同的场景。...需要注意的是，这个计划与训练阶段中的旋转约束一致，因为两者都涉及隐式空间中的相同类型的变换。旋转计划增强了我们方法的鲁棒性，并促进了具有改善几何完整性的全景图的生成。
可以看出，图像发生了[-25, 25]之间角度的旋转。在使用imgaug中包含的数据增强功能时，需要先通过传参生成某种数据增强的实例，再通过实例对图像进行处理。...尝试一下ia.seed(4),观察是否可以让旋转的角度相同。...结果发生了随机性的变化。增强一个batch数量的图像实际使用中，我们通常需要处理更多份的图像数据，而不是一张。此时，可以将图形数据按照NHWC的形式或者由列表组成的HWC的形式对批量的图像进行处理。...如下述代码，将一份图像存储多次形成一个batch数量的图像。经过处理后，使用np.hstack()对处理后的图像进行显示。...BGR模式； 单/多张图像如何利用一/多种图像增强方法； 如何将不同尺寸的图像组合在一起进行图像增强。
Transforms包介绍 Pytorch中的图像预处理都跟transforms这个工具包有关系，它是一个常用的图像变换工具包，主要支持方式有两中： Compose方式，支持链式处理，可以集合多个transforms...官方说明上述两种变换方式均支持PIL图像对象与Tensor对象，输入的图像格式必须为以下： (C、H、W) 一张图像变换 或者 (B、C、H、W) 多张图像变换 其中C表示图像通道数、H表示图像高度、W...，支持错切、平移、旋转等 torchvision.transforms.RandomApply // 对多个transfrom的随机应用 torchvision.transforms.RandomCrop...resample=0), tf.RandomGrayscale() ) scripted_transforms = torch.jit.script(transforms) 其中35表示最小旋转角度...、135表示最大旋转角度，此范围内随机旋转。
由生成器生成的输出图像将具有与输入图像相同的输出尺寸 解决方案 下面是一个辅助脚本，我们将使用它来直观地显示使用ImageDataGenerator类可以实现的所有内容。...（Rotation) 通过指定rotation_range（旋转角度），生成的数据的随机旋转角度范围在+rotation range 到 -rotation_ range（以度为单位）。...，它指定图像将随机向左或向右移位的总宽度部分的上限。...这与旋转中的不同，在剪切变换中，我们固定一个轴并将图像以一定的角度拉伸，称为剪切角。这会在图像中创建一种“拉伸”，这在旋转中是看不到的。shear_range以度为单位指定倾斜角度。...有几个选择，其中我们可以选择如何填补这些地区 1、相似填充（Nearest） 这是默认选项，其中选择最接近的像素值并对所有空值重复。
首先，旋转检测可以精确定位图像中的物体，并且边界框几乎不包含背景区域，从而减少背景对物体分类的影响。其次，旋转检测框之间几乎没有重叠，从而可以更清晰地识别框内包含的物体。...二、前言 任意方向的目标检测是一项具有挑战性的任务。由于遥感图像中的物体方向是任意的，使用水平边界框会导致检测精度低。现有的基于回归的旋转检测器会导致边界不连续的问题。...在今天的分享中，研究者提出了一种基于角度分类的遥感图像目标检测方法，该方法使用带有角度信息的旋转检测边界框来检测对象。...研究者对一个可用于航空影像 (DOTA) 中的目标检测的大型公共数据进行了消融实验，以验证该方法中每个模块的有效性，并将该方法与其他几种检测方法进行比较。实验结果证明了新提出方法的有效性。...该方法的总体步骤如下：首先利用特征提取网络对遥感图像中的特征进行提取，利用NAS-FPN对提取的特征进行融合，得到不同尺度的特征图。
: X 和 Y 表示 图像在 x轴 和 y轴像素的大小; -- 显示比例大小 : W 和 H 显示 宽高的比例; -- 角度 : 显示 图像 绕 旋转点旋转的角度; -- 斜切 : 调整斜切的角度,...中间 进行平均分布; -- 按底分布 : 按照图像的底端进行分布; -- 按左分布 : 按照图像的 左边 进行分布; -- 按右分布 : 按照图像的 右边 进行分布; -- 水平居中分布 : 按照图像的...: 旋转工具, 可以旋转 3D 视图; 滚动工具 : 滚动工具, 可以使用鼠标左键拖动, 滚动图像; 平移工具 : 拖动鼠标 可以将3D 图形进行 上下左右平移; 滑动工具 : 与拖动工具类似,...拼接图片 -- 将多张图片合成一张大图 (自动对齐应用) (1) 导入图片 同时将多张图片导入到 PS 中, 直接选中多张图片, 然后拖入 PS 中; 这是用相机拍摄的客厅照片 : (2) 将多个图层拖动到同一图层中...; -- 自动 : 自动确定最佳投影; -- 透视 : 使用透视方法自动对齐; -- 拼贴 : 图像可以进行旋转, 平移; -- 圆柱 : 只允许圆柱体的图像进行变换; -- 球面 : 只允许球面图像进行变换
图2展示旋转90、180、270，翻转后90、180、270度 如果我们将原始图像旋转90，180，270度，我们得到了很多张没有改变内容的图像。对其他旋转角度使用插值可能会损坏边缘并影响性能。...（x4，x8）SR效果比较一般，因此有人提出逐步放大，即使用相同的特征和参数，阶梯状的输出模型。...图6展示多层级联效果 表2展示1-4层级联的算法对比效果 级联的效果会变好，会增加计算时间 5、Enhanced prediction 重建阶段对输入LR图像进行裁剪（还是缩放）、旋转和翻转...对每一张都进行一次SR，对重建结果取平均值得到一张HR结果。...外部字典：训练过程提供的过完备字典 内部字典：根据输入LR图像的大小和纹理复杂性构建内部字典 具有高几何规则的城市HR图像，具有内部字典的结果比外部更好，内部字典的构建在重建过程会耗时间，考虑提升效果与计算量的权衡选择吧
小白：我们计算出来的这个角点具体怎么用呢？ 师兄：在关键点部分我们根据灰度质心法得到关键点的旋转角度后，在计算描述子之前我们会先用这个角度进行旋转。...以下是 BRIEF 描述子的具体计算方法： 第1步：为减少噪声干扰，先对图像进行高斯滤波。 第2步：以关键点为中心，取一定大小的图像窗口 。...在窗口内随机选取一对点，比较二者像素的大小，进行如下二进制赋值。 其中 表示像素 在窗口 内的灰度值。...ORB特征点里对原始的BRIEF进行了改进，利用前面我们计算的关键点的主方向来旋转BRIEF描述子，旋转之后的BRIEF描述子称之为Steered BRIEF，这样ORB的描述子就具有了旋转不变性。...假设我们现在有一个点，我们把原点指向它的向量旋转角度，得到一个新的点，那么在数学上如何实现呢？
首先生成的对抗样本不具有旋转鲁棒性，后面使用同样的方法生成具有鲁棒性的对抗样本，适合初学者对生成对抗样本的入门及动手实验。...神经网络合成的对抗样本很容易让人大吃一惊，这是因为对输入进行小巧精心制作的扰动就可能导致神经网络以任意选择的方式对输入进行错误地分类。...接下来，加载预训练的权重。这个Inception v3的top-5的准确率为93.9％。 ? 接下来，编写一些代码来显示图像，并对它进行分类及显示分类结果。 ?...在继续下面的工作之前，检查一下之前的例子是否能对抗旋转，比如说设置角度为θ=π/8。 ? ? 看起来我们之前生成的对抗样本不是旋转不变的！ 那么，如何使得一个对抗样本对变换的分布是鲁棒的呢？...评估 下面来看一下在整个角度范围内产生的鲁棒对抗样本的旋转不变性，看P(y'|x')在θ∈[- π/4，π/4]。 ? ? 从图中蓝色曲线可以看到，生成的对抗样本是超级有效的。
Image Data Generator生成具有实时数据增强功能的批量tensor 图像数据。最好的部分是什么？只需一行代码！ 生成器生成的输出图像将具有与输入图像相同的输出维度。...通过指定rotation_range，生成的数据可以随机旋转一个角度，范围为从+ rotation_range到-rotation_range（以度为单位）。...Shear Intensity使图像的形状倾斜。这与旋转不同，因为在Shear Intensity中，我们固定一根轴，将图像按照一定的角度进行拉伸，即Shear Intensity。...这会在图像中产生某种“拉伸”，这在旋转中是无法看到的。 shear_range以度为单位指定倾斜角度。...但是那些没有任何价值的点呢？ ? 我们有几个选项，可以选择如何填充这些区域。 1.Nearest 这是默认选项，其中选择最接近的像素值并对所有空值重复该值。
为了解决这个问题，模型必须了解图像中出现的不同物体和相关部分，这样它才能用相同的颜色绘制这些部分。因此，表示学习对下游任务很有用。 ?...使用均方误差和内容损失来模拟类人质量比较，对实际生成的图像和生成的图像进行比较。二进制分类鉴别器获取图像并对其进行分类，判断它是实际的高分辨率图像(1)还是假生成的超分辨率图像(0)。...图像拼图 形式： 通过随机交换图像块生成训练对 ? 即使只有9个小块，也是个有362880个可能的谜题。为了克服这个问题，只使用了可能排列的一个子集，例如具有最高汉明距离的64个排列。 ?...几何变换识别 形式： 我们通过随机的旋转图像来生成有标注的图像（旋转图像，旋转角度）。 ?...在这里，首先对图像进行聚类，把聚类出的类别用作分类的类别。卷积神经网络的任务是预测输入图像的聚类标签。 ?
加载数据 clc close all clear %% 加载数据 %% 数据集包含手写数字的合成图像，以及每幅图像旋转的对应角度(以角度为单位)。...%% 使用digitTrain4DArrayData和digitTest4DArrayData将训练和验证图像加载为4D数组。 %% 输出YTrain和YValidation是以角度为单位的旋转角度。...使用批处理规范化层对每个卷积和完全连接层的输出进行规范化。 3、响应。如果使用批处理规范化层对网络末端的层输出进行规范化，则在开始训练时对网络的预测进行规范化。...输入的图像大小为28×28×1。创建与训练图像大小相同的图像输入层。 %% 网络的中间层定义了网络的核心架构，大部分计算和学习都在这个架构中进行。 %% 最后一层定义输出数据的大小和类型。...使用 predict 预测验证图像的旋转角度。
在人工对图像进行有向标注的过程中，目标的对称性同样是重要考虑因素之一，人们通常会很自然地将对称轴的方向作为目标朝向，那么在水平框弱监督中通过对称性学习目标的朝向，理论上也是可行的。...于是驱动 H2RBox-v2 的核心理论就诞生了：假如网络输入了一个轴对称图像作为激励， 训练这个网络去满足翻转一致性和旋转一致性，就相当于用输入图像的对称性对网络进行监督。...整体结构图： 自监督分支 H2RBox-v2 自监督分支首先要将原图像生成两个视图：上下翻转和随机旋转。...翻转一致性损失： 这个很好理解，就是翻转视图的输出和原图的输出应该互为相反数。 旋转一致性损失： 这个也很好理解，就是旋转视图的输出和原图的输出应该相差 ，这里 就是刚才随机旋转的角度。...再说一下上面公式中的 是怎么计算的，这个称为 Snap Loss，是本文提出用来处理角度周期性的：这个计算方法如何理解呢，其实就是说 和 之间可以相等，也可以相差 180 度，也可以相差 360
旋转预测，是指模型对输入图像旋转角度的检测能力。之所以选用旋转预测，是因为端到端旋转预测网络的良好性能，已被广泛应用于一类分类研究。...现有的方法通常使用内置的旋转预测分类器来学习表示来进行异常检测，但由于内置的分类器没有经过训练来进行单类分类，所以这种方法是次优的。...对比学习，是指模型学习把从相同图像转换来的样本放在一起，同时将其他图像转换而来的推开。在训练过程中，当图像从数据集中提取时，每个图像都经过两次简单的增强(如随机裁剪或颜色变化)。...例如，当狗的图像是inlier的时候，猫的图像是如何被检测出异常outlier的。...（剪贴增强：通过随机剪切一个给定图像的局部补丁，并将其粘贴回同一图像的不同位置）。学习区分常规样本和剪贴增强样本，有助于提升特征对图像局部不规则性的敏感度。
下面我们介绍如何利用Harris角点特征进行特征点匹配。...使用高斯滤波器对图像进行尺度空间金塔塔图的构建，让这个尺度空间具有下面的性质： 加权平均和有限孔径效应 信号在尺度t上的表达可以看成是原信号在空间上的一系列加权平均，权重就是具有不同尺度参数的高斯核。...从概率的角度解释为：假设原图像是一个与位置有关的随机变量X的密度函数，而LOG为随机变量Y的密度函数，则随机变量X+Y的密度分布函数即为两个函数的卷积形式。...特征点的主方向相对于像素的梯度方向不变；将多幅待匹配的图像都旋转到令特征点方向为0的位置再匹配，使特征具有旋转不变性。...假设原始的BRIEF算法在特征点SxS（一般S取31）邻域内选取n对点集。经过旋转角度θ旋转，得到新的点对，在新的点集位置上比较点对的大小形成二进制串的描述符。
多张坑坑洼洼的道路的 .jpg 图片。...“Normal”包含从不同角度拍摄的平坦道路图像，“Potholes”包含道路上有坑洼的图像。...建筑检查是为了评估建筑物的刚度和抗拉强度而进行的。裂缝检测在建筑检测中起着重要作用，发现裂缝并确定建筑物的健康状况。 数据集包含有裂缝和无裂缝的各种混凝土表面的图像。...该数据集是使用 Zhang 等人 (2016) 提出的方法从 458 张高分辨率图像（4032x3024 像素）生成的。发现高分辨率图像在表面光洁度和照明条件方面具有高差异。...没有应用随机旋转或翻转或倾斜方面的数据增强。
实现图像的旋转首先需要确定旋转角度和旋转中心，之后确定旋转矩阵，最终通过仿射变换实现图像旋转。...angle：图像旋转的角度，单位为度，正值为逆时针旋转。 scale：两个轴的比例因子，可以实现旋转过程中的图像缩放，不缩放输入1。...该函数输入旋转角度和旋转中心，返回图像旋转矩阵，该返回值得数据类型为Mat类，是一个2×3的矩阵。如果我们已知图像旋转矩阵，可以自己生成旋转矩阵而不调用该函数。...该函数生成的旋转矩阵与旋转角度和旋转中心的关系如式(3.11)所示。 ?...borderMode：像素边界外推方法的标志。 borderValue：填充边界使用的数值，默认情况下为0。 该函数拥有多个参数，但是多数都与前面介绍的图像尺寸变换具有相同的含义。
特别是在航空图像中，已经提出了许多设计良好的旋转目标检测器，并在大型数据集上（比如 DOTA-V1.0）获得了较好的结果. 与自然图像相比，航拍图像中的物体通常呈现密集分布、大纵横比和任意方向。...我们的工作重点是简化旋转对象检测，消除对复杂手工组件的需求，包括但不限于基于规则的训练目标分配、旋转 RoI 生成、旋转非最大值抑制 (NMS) 和旋转 RoI 特征提取器。...与现有的 NMS-based 和 NMS-free 的旋转对象检测方法相比，我们在具有挑战性的 DOTA-v1.0 和 DOTA-v1.5 数据集上实现了新的 SOTA。...按照之前方法中的设置，我们使用训练集和验证集进行训练，使用测试集进行测试。我们将原始图像裁剪成 1024 × 1024 的小图，步长为 824 像素。...除了采用随机水平翻转和随机旋转来避免训练过程中的过度拟合，没有使用其他训练技巧。
，是在transform的list中随机选择1个transform进行执行。...【参数】 size也是可以是int可以是tuple（height，width） padding就是是否对图片进行填充，你可以输入2元组，表示左右填充和上下填充，也可以输入四元组，表示左上右下的填充；...2.8 概率随机（常用） 图像增强有：变成灰度，镜像，翻转，平移，旋转等。...#在（-30,30）之间选择一个角度进行旋转 output = transforms.RandomRotation(30)(im) output.show() ?...#在60-90之间选择一个角度进行旋转 output = transforms.RandomRotation((60,90))(im) output.show() ?
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