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,
理解CSS3 transform中的Matrix(矩阵) by zhangxinxu from http://www.zhangxinxu.com 本文地址:http://www.zhangxinxu.com/wordpress/?p=2427 一.哥,我被你吓住了 打架的时候会被块头大的吓住,学习的时候会被奇怪名字吓住(如"拉普拉斯不等式").这与情感化设计本质一致:界面设计好会让人觉得这个软件好用! 所以,当看到上面"Matrix(矩阵)"的时候,难免会心生畏惧
一句话,滤镜的实现就是对像素点(RGBA)进行再运算,输出新的像素点. F(r,g,b,a)=G(r,g,b,a); 这个公式包含四个变换,即RGB颜色空间中RGB三个分量的变换以及透明度Alhpa的变换,这里我们简写为A的变换. 举个灰度变换的例子,它对应的F——G变换如下: F(r) = b * 0.114 + g * 0.587 + r * 0.299; F(g) = b * 0.114 + g * 0.587 + r * 0.299; F(b) = b * 0.114 + g *