STN空间变换网络

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STN的主要思想是通过网络学习一个变化参数,然后计算出新图在原图上对应的坐标,再通过某种填充方法填充新图. 使得得到的新图很好的适应nn训练.可以理解为是拿来把不规范的图像变换为标准形式的图像. 网络结构图如下: 主要步骤分为以下三步: (1) Localisation net 计算出变化参数,是一个仿射变换的参数,用来表示原图与新图坐标的对应. (2) Grid generator 通过变换参数和新图来计算出原图坐标,这一步是做个矩阵运算,以目标图V的所有坐标点为自变量,加入变化参数做一个矩阵…

空间变换网络(STN)原理+2D图像空间变换+齐次坐标系讲解

空间变换网络(STN)原理+2D图像空间变换+齐次坐标系讲解 2018年11月14日 17:05:41 Rosemary_tu 阅读数 1295更多分类专栏: 计算机视觉版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/Rosemary_tu/article/details/84069878 本文是对Google DeepMind 团队2015年发表的空间变换网络STN的详细讲解,笔…

论文笔记：空间变换网络（Spatial Transformer Networks）

2015, NIPS Max Jaderberg, Karen Simonyan, Andrew Zisserman, Koray Kavukcuoglu Google DeepMind 为什么提出(Why) 一个理想中的模型:我们希望鲁棒的图像处理模型具有空间不变性,当目标发生某种转化后,模型依然能给出同样的正确的结果什么是空间不变性:举例来说,如下图所示,假设一个模型能准确把左图中的人物分类为凉宫春日,当这个目标做了放大.旋转.平移后,模型仍然能够正确分类,我们就说这个模型在这个任务上具有…

pytorch空间变换网络

pytorch空间变换网络本文将学习如何使用称为空间变换器网络的视觉注意机制来扩充网络.可以在DeepMind paper 阅读更多有关空间变换器网络的内容. 空间变换器网络是对任何空间变换的差异化关注的概括.空间变换器网络(简称STN)允许神经网络学习如何在输入图像上执行空间变换, 以增强模型的几何不变性.例如,它可以裁剪感兴趣的区域,缩放并校正图像的方向.而这可能是一种有用的机制,因为CNN对于旋转和缩放以及更一般的仿射变换并不是不变的. STN的最棒的事情之一,能够简单地将其插入任何现…

纯干货：深度学习实现之空间变换网络-part2

https://www.jianshu.com/p/854d111670b6 纯干货:深度学习实现之空间变换网络-part1 在第一部分中,我们主要介绍了两个非常重要的概念:仿射变换和双线性插值,并了解到这两个概念对于理解空间变换网络(Spatial Transformer Networks)非常重要. 在这篇文章中,我们将详细介绍一篇空间变压器网络这一论文——Go ogle Deepmind的研究人员Max Jaderberg,Karen Simonyan,Andrew Zisserman和K…

PyTorch 系列教程之空间变换器网络

在本教程中,您将学习如何使用称为空间变换器网络的视觉注意机制来扩充您的网络.你可以在DeepMind paper 阅读更多有关空间变换器网络的内容. 空间变换器网络是对任何空间变换的差异化关注的概括.空间变换器网络(简称STN)允许神经网络学习如何在输入图像上执行空间变换,以增强模型的几何不变性.例如,它可以裁剪感兴趣的区域,缩放并校正图像的方向.而这可能是一种有用的机制,因为CNN对于旋转和缩放以及更一般的仿射变换并不是不变的. 关于STN的最棒的事情之一是能够简单地将其插入任何现有的CNN,…