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

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

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,

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

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

XY空间直线方程:y=kx+b 参数空间直线方程:xcosθ+ysinθ＝ρ 直线方程从XY空间转换到参数空间过程的转换过程: k=tan(π-α)=tan(-α)=-tanα=-cotθ=-cosθ/sinθ b=ρ/sinθ 于是,y=-cosθ/sinθ·x+ρ/sinθ 两边同乘sinθ,得:ysinθ=-cosθ·x+ρ 即  xcosθ+ysinθ=ρ (得证) 原创文章,转载请注明出处.

0 引言 问题背景:给定CAD模型与点云的情况下,基于CAD比对实现对实测点云的尺寸测量是三维测量技术中一种常用的思路.该思路的关键问题在于需要精确求解CAD模型与点云之间的空间转换矩阵.采用ICP(迭代最近邻点算法)的变种,将基于点-点对应关系的算法拓展为基于平面-平面的算法.当前,基于二次开发技术求解出了CAD模型中的所有平面,并且基于点云PCL库中的生长聚类算法(regionGrowing做分割,RANSAC对平面方程进行拟合)提取出了典型平面,因此希望通过平面-平面对应关系解出二者之间的

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

该系列笔记基于Unity3D 5.x的版本学习,部分API使用和4.x不一致. 目前在Unity3D中,除了新的UGUI部分控件外,所有的物体(GameObject)都必带有Transform组件,而Transform组件主要是控制物体在3D空间中的位置.旋转以及缩放. 学习和掌握物体的变换是Unity3D开发者必备的基础知识. 基础变换 最基础的变换就是通过脚本直接对物体的位置旋转缩放等进行变换. 匀速移动 我们下面实现一个匀速移动物体的效果,我们在场景中添加一个Cube物体,把下面的脚本绑定

转:http://blog.csdn.net/shmilyforyq/article/details/76807431 博主话:这篇博客是对kaldi官网中Feature and model-space transforms in Kaldi 的翻译,因为不是专业翻译人士,接触kaldi时间也不长,所以难免有纰漏之处,希望读者如果有更好的建议和意见,可以在下面留言,有助于更好的交流,谢谢大家 介绍 Kaldi代码目前支持许多功能和模型空间的转换和预测.特征空间变换和预测以一致的方式被工具(它们在

题意:动态逆序对,共m次删除操作,求每次操作前的逆序对个数 删除操作转换为添加操作,首先对时间a进行简单排序 然后用cdq分治处理b维,树状数组处理c维 此时需要求的是对于某有序组\((a,b,c)\) 求多少个\((a_i,b_i,c_i)\)满足 \(a_i<a,b_i<b,c_i>c\) \(a_i<a,b_i>b,c_i<c\) 为了方便起见可把某一维度的空间倒转,把编号\(b_k\)或\(c_k\)换成\(n-b_k+1\)或\(n-c_k+1\) 那么两次c

3D数学基础 向量 向量可以看做具有方向和大小的一条线段. 比如:我们如果用点A减去点B,则可以得到一个向量,该向量的方向为点B面向点A的方向,而大小为两点的距离.这个方法在游戏开发中经常用到,比如我们要让物体B面向物体A,一般都是使用物体B的位置减去物体A的位置,得到的向量取模. 点积 向量的点积表示一个向量在另一个向量上的投影,如下: 而相互垂直的两个向量点积为0: 我们可以使用这个特性来判断两个向量是否垂直. Unity提供的计算点积的方法如下: public static float D

这期笔记我们专注Unity提供的各种数学相关的类来学习. 时间Time API文档地址:http://docs.unity3d.com/ScriptReference/Time.html 时间加/减速 Demo04是一个自由落体的弹性小球从天空落下的一个场景,用于测试下面的示例所用. 这个效果在游戏中也比较常用,比如在战斗游戏中,打败BOSS或我方死亡时都会呈现一种慢镜头的效果. 我们的脚本按下空格将会减速10倍的时间,脚本绑定在摄像机上,代码如下: using UnityEngine; usi

#摘要 错误信息通过合成逼真的图像和视频进行传播这一严重问题,需要鲁棒的篡改检测方法来应对.尽管在检测静止图像上的面部篡改方面已付出了巨大的努力,但人们对于通过利用视频流中存在的时序信息,对视频中被篡改面部的识别方面的研究较少.循环卷积模型是一类深度学习模型,已证明能够有效地利用跨域图像流中的时序信息.因此,我们通过广泛的实验,提出了将这些模型中的变化与特定领域的面部预处理技术相结合的最佳策略(根据后文应该是面部对齐和CNN (DenseNet) + bidirectional RNN),从而在

目录 摘要 1.引言: 2.点云深度学习的挑战 3.基于结构化网格的学习 3.1 基于体素 3.2 基于多视图 3.3 高维晶格 4.直接在点云上进行的深度学习 4.1 PointNet 4.2 局部结构计算方法 4.2.1 不探索局部相关性的方法 4.2.2 探索局部相关性的方法 4.3 基于图 5. 基准数据集 5.1 3D模型数据集 5.2 3D室内数据集 5.3 3D室外数据集 6. 深度学习在3D视觉任务中的应用 6.1 分类 6.2 分割 6.3 目标检测 7. 总结与结论 (Rem

从昨天折腾到今天.再折腾下去我都要上主楼了  大致和灰度图均衡是一样的,主要是不能像平滑什么的直接对R,G,B三个分量进行.这样出来的图像时没法看的.因此我们要对亮度进行均衡.而HSI彩色空间中的分量I代表图像的亮度,和图像的彩色信息无关,所以它是我们perfect的折腾对象. 一.首先,就是把图像从RGB空间转换到HSI空间.原理我就很懒的截图了: (引自<数字图像处理第三版>(中文版)P280) 实现代码如下: void RGBtoHSI(float r,float g,float b,f

1. sockaddr/sockaddr_in/in_addr (IPv4).sockaddr6_in/in6_addr/addrinfo (IPv6) struct sockaddr { unsigned short sa_family; /* address family, AF_xxx */ char sa_data[14]; /* 14 bytes of protocol address */ }; struct sockaddr_in { short int sin_family; /

在计算机设计之初,对内存中数据的处理也有不同的方式,(低位数据存储在低位地址处或者高位数据存储在低位地址处),然而,在通信的过程中(ISO/OSI模型和TCP/IP四层模型中),数据被一步步封装(然后加入信息首部),当传到目的段时,被一步步解封,然后获取数据.从上面我们可以看出,数据在传输的过程中,一定有一个标准化的过程,也就是说:从主机a到主机b进行通信,a的固有数据存储-------标准化--------转化成b的固有格式如上而言:a或者b的固有数据存储格式就是自己的主机字节序,上面的标准化

创建一个网络名称空间: 相当于创建一个完全隔离的新网络环境,这个环境包括一个独立的网卡空间,路由表,ARP表,ip地址表,iptables,ebtables,等等.总之,与网络有关的组件都是独立的. 1,基础iproute2命令 *显示所有网络接口 ip link show ip link ip addressip address show dev eth1 *对一个网络接口添加或者删除ip地址 sudo ip address add dev veth0 #添加ip地址sudo ip addre