尺度空间分为线性尺度空间和非线性尺度空间。这里仅讨论线性尺度空间。 在数学上，空间(space)是指具有约束条件的集合(set)。图像的尺度空间是指同一张图像不同尺度的集合。...因为计算机在进行图像分析时，并不知道图像的真实尺寸大小，需要考虑多尺度以获取感兴趣物体的最佳尺度。同时，在一幅图像的不同尺度下检测出相同的关键点来匹配，即尺度不变性。...从平滑后连续或原始离散的图像，建立具有不同分辨率（并因此具有不同大小）的离散版本的层次结构（图像金字塔），通常可以用于在不同尺度（和方向）上的图像重建。 多分辨率可以视为某种多尺度表示的离散化。...但实际上，由于我们所处理的数据始终是离散的，并且多分辨率可以以不同的尺度重建图像，所以人们会交替使用这两个术语。...图像金字塔 图像金字塔(image pyramid)是同一张图片不同分辨率子图的集合，是通过对原图像不断地下采样而产生的。
如下图2B所示，数量选择单元的激活值表现出清晰的调谐模式（ tuning pattern），但实际上与真实神经元基本相同（图2C）：每一个网络单元对展现的数值表现出了最大程度的响应，响应最大的就是优选数量表征...因此，研究者计算出数量选择单元（具有相同优选数量）的平均激活值，并将它们规范化为0-1的激活范围，以创建混合网络调谐曲线（图3）。 ? 图3：数值选择网络单元的调谐曲线。 ?...图4：数字选择网络单元的调谐特性。（A）左：网络单元的平均调谐曲线，更倾向于以线性比例绘制每个数值。右：在对数尺度上绘制的相同调谐曲线。（B）将高斯函数与不同尺度的调谐曲线拟合，其平均拟合优度。...（C）对于不同尺度的数量选择网络单元，每条调谐曲线拟合高斯函数的标准差。...最后，与其他处理数字的网络模型相比，HCNN取得的主要进展在于它的架构和功能与视觉系统非常相似，如具有接受域和表现出侧抑制的网络单元的分层结构，形成视觉特征的拓扑组织图。
一部分/另一部分 比较相对数 同一时期两个性质相同的指标数值进行对比——不同地区的商品价格对比 说明同类现象在不同空间条件下的数量对比关系 A的指标/B的相同指标 强度相对数 将两个性质不同但有一定联系的总量指标进行对比...标准差相对于均值离中趋势 比较具有不同单位和不同波动幅度的数据集的离中趋势。...当需要比较两组数据离散程度大小的时候，如果两组数据的测量尺度相差太大，或者数据量纲的不同，直接使用标准差来进行比较不合适，此时就应当消除测量尺度和量纲的影响，而变异系数可以做到这一点，它是原始数据标准差与原始数据平均数的比...1）将一个随机变量的概率分布范围分为几个具有相同概率的连续区间。...贡献度分析 利用帕累托法则（二八定律）的帕累托分析——同样的投入放在不同的地方会产生不同的效益。 相关性分析 分析连续变量之间是否具有线性相关关系最直观的方法是直接绘制散点图。
DINO 正则化 场的结构 查询 LERF 实验 引言 图1 语言嵌入的辐射场示意图 神经辐射场（NeRFs）已成为一种强大用于捕捉复杂现实世界 3D 场景的真实数字表征的技术。...这不仅需要处理自然语言输入查询的能力，还需要具有在多个尺度上整合语义，并与长尾和抽象概念相关的能力。...这允许 CLIP 编码器捕捉不同尺度的图像上下文信息，从而将相同的 3D 位置与不同尺度的不同语言嵌入相关联（例如，“餐具”与“木勺”）。...除此外，LERF还可以提供另一个优点，由于本文是在多个视角的多个尺度下提取 CLIP 嵌入的，文本索引通过 3D CLIP 嵌入获得的相关性图相比于通过 2D CLIP 嵌入的方法更为局部，具有三维一致性...为了实现这一点，作者在生成了尺度从 0 到 2 米范围内的相关性图，增量为30，并选择产生最高相关性得分的尺度。这一尺度用于输出相关性图中的所有像素。
因此，在本文中，提出了一种基于投影的方法，称为Multi-scale Interaction Network（MINet），该方法有效且准确，具体而言网络使用具有不同尺度的多个通路，并且在不同尺度之间对计算资源进行平衡...最后，该方法首先独立处理包含3D坐标、反射率和范围信息的多模态数据，然后在特征空间中融合它们。这与仅将模态串联在一起，因此忽略了每种模态的特征是不同的的先前工作相反。...经过此转换后，将生成具有大小（h，w，5）的投影图像，其中每个像素都包含相关3D点的坐标（x，y，z）、范围和反射信息。 图1：多尺度交互网络架构的图示。...如果对所有路径都使用相同BasicBlocks，则与多尺度交互的体系结构相比，参数的数量将增加一倍，但如果仅使用MobileBlocks，则精度会下降。...图3的下半部分输入为三个不同路径的特征图，这些路径首先被调整为相同的大小，并串联在一起，并通过1×1卷积融合。
同时，通过对不同时刻采集的动态图像的配准，可以定量分析病灶和器官的变化情况，使得医疗诊断、制定手术计划、放射治疗计划更准确可靠。在材料力学方面，配准通常用来研究力学性质，称为数字图像相关。...b) 同类性：图像配准在具备差异性也应当具有同类性，即相同类型的图像具有相同类型的特征，进而相同类型的图像可以通过特征建立联系。...Harris-Laplace特征点具有尺度和旋转不变的特性，且对光照变换和小范围视角变换具有稳定性。SIFT特征点提取：使用DoG filter来建立尺度空间，在尺度空间上提取极值点。...特点：有较好的抗亮度变化能力，但该描述子要求使用积分图像，限定了其应用范围。对比度直方图：将特征点周围区域的像素点与特征点的对比度形成直方图来描述该特征点。...对于特定的图像特征，是在特定的尺度范围上表现出来的，即在某个尺度范围上检测到的特征，在另外的尺度范围上却无法检测到。
另外，我们还提出了一种长短范围循环更新策略，可以动态调整内核范围，以捕获不同距离尺度的相关信息。实验结果表明，LRRU在不同的参数配置下都可以达到SOTA性能。...具体来说，由于对于由非学习方法获得的初始深度图，只有少数可用的稀疏测量点及其周围点具有高精度，而大多数像素的周围点则不准确，因此，在更新过程开始时，我们应该采用大的内核范围，以便从一些长距离但准确的点中获取邻域信息...我们发现，当不同TDU分别由不同尺度的交叉引导特征引导时，由更小尺度的交叉引导特征引导的TDU将自适应地学习以获得相对更大范围的邻域，反之亦然。这是因为不同尺度的交叉引导特征具有不同的感受野。...基于这一观察，我们让第一次迭代的TDU使用 1/8 尺度的交叉引导特征图来引导，以便从一些长距离但准确的点中获取邻域信息。...在后续迭代中，我们让TDU逐渐使用更大尺度的交叉引导特征图，例如1/4尺度、1/2尺度和全尺度，以便更多地关注短距离内的点。图5和图6展示了在迭代更新过程中内核范围从大到小的变化。
越密集的地方，说明该尺度类型的图越多，如下图所示。 ?...这几种图，适合对有时序变化的一维向量，有统计分布的一维向量，或者二维图像的尺度等信息进行可视化。...通过引入t分布，解决了同类别之间簇的拥挤问题。 t-SNE方法实质上是一种聚类的方法，对于一个空间中的点，周围的其他点都是它的“邻居”，方法就是要试图使所有点具有相同数量的“邻居”。...如果在低维空间中具有可分性，则数据是可分的，如果不具有可分性，可能是数据不可分，也可能仅仅是因为不能投影到低维空间。 下图是t-SNE可视化结果图，可以看出，数字都有很明显的聚类效果。 ?...3. seaborn：一款基于matplotlib的工具，简单来说，就是有更高的API，画出的图也好看，5000+star，主要处理低维数据。
作者提出了一种新颖的尺度序列特征融合，可以更好地将深度特征图的高维信息与浅层特征图的详细信息相结合，其中图像大小在降采样过程中发生变化，但尺度不变的特征不会发生变化。...尺度空间沿图像的尺度轴构建，不仅表示一个尺度，还表示目标可以具有的各种不同尺度范围。 尺度意味着图像的细节。一个模糊的图像可能会丢失细节，但图像的结构特征可以得到保留。...o是用于卷积的2D高斯滤波器的标准偏差参数。 这些生成的图像具有相同的分辨率，但具有不同的尺度。因此，不同大小的特征图可以被视为尺度空间，并且可以调整不同分辨率的有效特征图到相同分辨率以便拼接。...F_{T~{}F~{}E} 的分辨率与 F_{m} 相同，但通道数是 F_{m} 的三倍。...为了获得最佳覆盖范围，可能需要对不同网络结构和不同数量的卷积模块进行 k 的手动调整，但这非常费时。由于卷积核大小 k 与通道维数 C 成正比，因此可以看出 k 和 C 之间存在映射关系。
大脑网络中的信号在多个拓扑尺度上展开。区域可以通过局部回路交换信息，包括直接邻居和具有相似功能的区域，或者通过全局回路交换信息，包括具有不同功能的远邻居。...在这里，我们研究了皮质-皮质网络的组织如何通过参数化调整信号在白质连接体上传输的范围来调节局部和全局通信。我们发现，大脑区域在偏好的沟通尺度上是不同的。...图2 随机块模型中的接近轨迹在大脑中，一个功能多样的区域有一个有利于跨不同功能模块交流的拓扑位置。因此，不同的地区具有更好地支持全球一体化的属性。...我们发现，区域相关性最大的最佳尺度在不同大脑区域之间存在显著差异(图5c)。如前一节所讨论的，大脑区域的最佳沟通尺度沿单模态-多模态轴变化。...为了确保结果不依赖于分区分辨率，我们用相同的数据集复制了所有实验，但将数据集分成114、219或448个大脑皮层区域。
在平时的科研中，我们经常使用统计概率的相关知识来帮助我们进行城市研究。因此，掌握一定的统计概率相关知识非常有必要。 本文将讨论我们经常遇到的概率分布，希望能从概念层面帮助大家建立总体认知。...: 成功的概率 : 实验次数 : 失败的概率 均匀分布 所有结果成功的概率相同。掷骰子，1 到 6。 掷 6 次。...当一侧尾巴不同于另一侧时，就称为偏斜。下图是长尾分布的 QQ 图。...是尺度参数。...，样本的平均值将具有正态分布，即使人群不是正态分布。
多尺度检测需要足够的多尺度信息，但大多数基于关键点的检测器仅依赖高分辨率特征图。...在评估过程中，具有高分类分数但具有GT的低IoU的检测优先于具有低分数但具有高IoU的那些检测，这导致在高IoU阈值时AP较低。...2.2、多尺度检测 对于基于关键点的3D目标检测器，在检测头中采用多尺度特征可以有效地检测大尺度和距离范围内的目标。...在此框架中，将共享可学习权重的5个不同检测头以不同分辨率应用于5个特征图，根据目标的比例和距离将目标分配到不同的头上。...为了对等式3中的其他相关超参数没有显著影响，本文通过乘以关键点的数量来保持与之前相同的注意力权重总和。
') plt.show() 可能知道为什么 X轴的范围是 0-3，Y 轴的范围是 1-4。...因为 Python 范围以 0 开头，所以默认的 X 向量与 Y 的长度相同，但是以 0 开头。因此 X 数据是[0, 1, 2, 3]。 ...和 pyplot，具有当前图形和当前 Axes（轴对象）。...还有许多其它的坐标系可供选择，详情参见文档和高级注释。更多例子可参见。 对数 和 其它非线性轴 matplotlib.pyplot 不仅支持线性轴刻度，还支持对数和对数尺度。...改变一个轴的尺寸很容易： plt.xscale('log') 下面显示了 y 轴具有相同数据和不同尺度的四个绘图示例： from matplotlib.ticker import NullFormatter
也就是说，不同区域、不同模块的恶特征对于尺度的敏感度各不相同。...受此启发，我们提出了像素级特征自适应调整机制，即：对于具有高特征相似区域的特征直接用于任意尺度超分；对于低特征相似区域特征引入尺度相关信息进行特征调制。...Scale-aware Feature Adaption 给定输入特征F，它首先被送入由四个卷积构成的HourGlass模块中生成引导图M(其数值范围为0-1)，然后F被送入到尺度感知卷积中进行特征调制得到调制特征...上表与图给出了非对称尺度超分下的性能与视觉效果对比，可以看到： 所提ArbRCAN具有比基线模型以及Meta-RCAN更高的指标、更低的内存占用、更快的推理速度。...，与CondConv类似)，两者虽然都是动态卷积，但本质不同。
我们的研究结果表明，简单的组织原则是人类大脑结构网络的多尺度架构的基础，其中相同的连接法则决定了不同大脑区域在不同分辨率下的短和长距离连接。...对于每个受试者，我们重建了一个具有不同解剖分辨率的五层多尺度连接体。每一层的节点对应皮层和皮层下区域(不包括脑干)，连接表示它们之间存在纤维。...因此,推断大脑区域的角位置相似子空间提供的社区结构信息分析连接体和神经解剖学的相关信息,与节点属于相同的神经解剖学的地区强烈的集中在一个狭窄的角部分相似度空间。...请注意，欧氏距离当然是一个重要的因素，但并不是唯一决定相似距离的因素，它也与大脑生成模型中使用的亲同性吸引测量值负相关。...这两条曲线非常吻合，这意味着真实的多尺度连接体所覆盖的长度尺度范围与模型中的长度尺度范围是一致的。图4H是GR壳模块度和调整的归一化互信息。
考虑到这两点，电生理测量可以分为两类： (1) 非侵入性方法包括脑电图 (EEG) 和脑磁图 (EMG)。前者测量大脑中波动电流产生的头皮表面的电位差，后者测量相同电流波动产生的相应磁感应。...(2) 侵入性测量通常统称为颅内脑电图 (iEEG)，范围从皮层电图 (ECoG)到更深结构的深度电极。电极参考位置的选择通常决定了进行测量的神经元群体的大小。...目前流行的两类频带内连通性度量：固定相位关系和幅度相关度量。这些不同的技术被认为可以深入了解两种不同的功能连接模式。...虽然其中一些研究使用宽带信号，但那些专注于不同频段的研究通常报告α和β频段在反映 内在脑连接方面占主导地位。...这些研究表明，规范ICN的表达可能会在比以前想象的更快的时间尺度上发展。 测量网络动力学毫秒波动的能力引出了一个问题，即是否可以使用相同的方法来理解电生理数据的持续时空特征如何与任务相交。
分类问题通常针对同一种尺度，如ImageNet中的224大小；而目标检测中，模型需要对不同尺度的物体都能检测出来，这要求模型对于尺度要具有鲁棒性。...2 多尺度训练 多尺度类似于数字图像处理中的图像金字塔，即将输入图片缩放到多个尺度下，每一个尺度单独地计算特征图，并进行后续的检测。...虽然一次迭代时都是单一尺度的，但每次都各不相同，增加了网络的鲁棒性，又不至于增加过多的计算量。...SNIP方法虽然实现简单，但其背后却蕴藏深意，更深入地分析了当前检测算法在多尺度检测上的问题所在，在训练时只选择在一定尺度范围内的物体进行学习，在COCO数据集上有3%的检测精度提升，可谓是大道至简。...（2）由于3个分支要检测的内容是相同的、要学习的特征也是相同的，只不过是形成了不同的感受野来检测不同尺度的物体，因此，3个分支共享权重，这样既充分利用了样本信息，学习到更本质的目标检测信息，也减少了参数量与过拟合的风险
如果你一直关注本教程，如果你的窗口大小或 dpi 设置不同，显示坐标的确切值可能会有所不同。...同样，在下面的图形中，在 ipython 会话中，由显示标记的点可能并不相同，因为文档图形大小默认值是不同的。...这是你很少想要处理显示空间的一个很好的原因，但是你可以连接到'on_draw'事件来更新图上的图坐标；请参阅事件处理和选择。 当你更改轴的x或y的范围时，将更新数据范围，以便变换生成新的显示点。...这里，点(0,0)是轴域或子图的左下角，(0.5,0.5)是中心，(1.0,1.0)是右上角。 你还可以引用范围之外的点，因此(-0.1,1.1)位于轴的左上方。...当Axes初始化时，这只是设置为恒等变换，因为基本的 matplotlib 轴域具有线性缩放，但是当你调用对数缩放函数如semilogx()或使用set_xscale显式设置为对数时，ax.transScale
请注意，由于这两种机制在不同的时间框架内发生（趋势行为通常在较大的时间范围内发生），因此它们可以并经常共存。 在这两种机制下，当前价格均包含有关未来价格的有用信息。...长相关性 当过程具有长相关性时，就会发生一种重要的偏离随机游走的现象。这些过程显示出很高的持久性：过去的事件与将来的事件不存在显著的相关性，即使它们相距甚远。...Hurst指数随时间变化的四个不同的金融时间序列 自相关性 股票价格S(t)的自相关函数定义如下： ? 衰减非常缓慢的自相关过程称为长记忆过程。...5 使用方差估计Hurst指数注意的几点问题 为了获得方差τ的依赖。必须对多个滞后重复相同的计算，并提取结果的对数图的斜率。正如我们现在看到的，H值很大程度上取决于我们对滞后的选择。...由于R/S的范围与观测次数之间是多项式关系，因此可以用一个简单的log-log图来计算H的值。 ? 在下图中，Hurst指数估计在0.53左右，大约相当于随机游走。
特征 在计算机视觉领域，特征是为了完成某一特定任务需要的相关信息。...不同的特征适用范围也不同，有些特征对光照敏感，有些特征对形变敏感，需要根据任务场景选择适合的特征——适合的才是最好的，不是什么时候都要上牛刀。...以上图为例，左右两图中玩具车的姿态不同、大小不同、图像亮度不同，对应局部（图中黄色小块）在各自图中的绝对位置不同、大小不同、方向不同、灰度不同，为了实现配准，就需要在局部提取的特征具有某些不变性，才能够匹配上...图100和图5中的A是同一个点，但因为尺度不同，邻域差异很大，在各自的邻域中提取的特征自然不同，为了让它们能匹配上，需要对图5构建尺度空间，获得不同尺度下的表达，具体怎么做呢？...一般来讲，在没有先验知识的情况下，对两幅图像分别在每个尺度上检测关键点并提取特征，总有某些关键点及其特征正好来自相同的尺度，如果它们恰好可以匹配上，则图像1和图像2匹配，反之，如果所有关键点都配不上，则图像
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