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

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

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 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

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,

Reference:Spatial Transformer Networks [Google.DeepMind]Reference:[Theano源码,基于Lasagne] 闲扯:大数据不如小数据 这是一份很新的Paper(2015.6),来自于Google旗下的新锐AI公司DeepMind的四位剑桥Phd研究员. 他们针对CNN的特点,构建了一个新的局部网络层,称为空间变换层,如其名,它能将输入图像做任意空间变换. 在我的论文[深度神经网络在面部情感分析系统中的应用与改良]中,提出了一个有趣观

在使用 OpenGL 的应用程序中,当我们指定了模型的顶点后,顶点依次会变换到不同的 OpenGL 空间中,最后才会被显示到屏幕上.在变换的过程中,通过使用矩阵,我们更高效地来完成这些变换工作. 本篇博客主要介绍的是矩阵以及矩阵在空间几何中的应用.关于 OpenGL 空间,我把它们安排在了另一篇博客OpenGL 的空间变换(下):空间变换 中来介绍. 本篇博客主要分为两部分:矩阵基础和矩阵在空间几何中的应用.对熟悉矩阵的读者来说,可以跳过矩阵基础直接阅读第二部分. 矩阵基础 数学上,一个 mxn

通过本文的上篇 OpenGL 的空间变换(上):矩阵在空间几何中的应用 ,我们了解到矩阵的基础概念.并且掌握了矩阵在空间几何中的应用.接下来,我们将结合矩阵来了解 OpenGL 的空间变换. 在使用 OpenGL 的应用程序中,当我们指定了模型的顶点后,顶点依次会变换到不同的 OpenGL 空间中: 世界空间 模型空间(也称为对象空间) 视图空间(也称为视点空间.摄像机空间) 裁剪空间 标准设备坐标空间 窗口空间 在经过这一系列的空间变换之后,顶点才会被显示在屏幕上. 世界空间(World Sp

1. 算法功能简介 使用彩色空间变换工具可以将三波段红.绿.蓝图像变换到一个特定的彩色空间,并且能从所选彩色空间变换回 RGB.两次变换之间,通过对比度拉伸,可以生成一个色彩增强的彩色合成图像.此外,颜色亮度值波段或亮度波段可以被另一个波段(通常具有较高的空间分辨率)代替,生成一幅合成图像(将一幅图像的色彩特征与另一幅图像的空间特征相结合). 彩色变换的一般工作流程:选择波段进行 RGB 合成显示→进行彩色变换→进行其他的图像处理→进行彩色逆变换→RGB 合成显示. PIE SDK支持算法功能的

在网上看了很多关于在三维世界中怎么把一个顶点经过一步步变化,最终呈现在我们的屏幕上的. 其实很多博客或者书籍已经讲的很清楚了,那为什么我还要特别再写一次博客来阐述自己观点呢?(这里只针对那些学习webgl时,想彻底了解清楚空间过程的同学而言) 因为在我一开始对三维不是很懂的情况下,看了很多书和博客,觉得他们写的已经很牛逼了,而且让我受益匪浅,但是随着知识量的不断增加 ,我意识到一个问题,那就是我好像理解缺点什么,或者说有的地方的理解甚至是错的,比如说一个问题,也是我记录这篇文章的主要目的,以前我

OpenGL中的空间变换          在使用OpenGL的三维虚拟程序中.当我们指定了模型的顶点之后.在屏幕上显示它们之前,一共会发生3种类型的变换:视图变换.模型变换.投影变换.          视图变换:指定观察者(摄像机)的位置:          模型变换:在场景中移动物体:          投影变换:改变可视区域的大小:          视口变换:这是一种伪变换,它对窗体上的终于输出进行缩放.   视觉坐标          它表示一种虚拟的固定坐标系统,通常作为一种參考系

每一个游戏可以呈现炫丽效果的背后,需要进行一系列的复杂计算,同时也伴随着各种各样的顶点空间变换.渲染游戏的过程可以理解成是把一个个顶点经过层层处理最终转化到屏幕上的过程,本文就旨在说明,顶点是经过了哪些坐标空间后,最终被画在了我们的屏幕上. 空间变换的原理 首先,我们来看一个简单的问题:当给定一个坐标空间以及其中一点(a, b, c)时,我们是如何知道该点的位置的呢? 从坐标空间的原点开始 向x轴方向移动a个单位 向y轴方向移动b个单位 向z轴方向移动c个单位 坐标空间的变换就蕴含在上面的4个步

http://oulehui.blog.163.com/blog/static/796146982011924428755/ 在前面绘制几何图形的时候,大家是否觉得我们绘图的范围太狭隘了呢?坐标只能从-1到1,还只能是X轴向右,Y轴向上,Z轴垂直屏幕.这些限制给我们的绘图带来了很多不便. 我们生活在一个三维的世界——如果要观察一个物体,我们可以:1.从不同的位置去观察它.(视图变换)2.移动或者旋转它,当然了,如果它只是计算机里面的物体,我们还可以放大或缩小它.(模型变换)3.如果把物体画下来,

using UnityEngine; using System.Collections; public class FPSCam : MonoBehaviour { Vector3 lastPos; Vector3 newPos; Camera thisCamera; void Start () { thisCamera = GetComponent<Camera> (); } void OnGUI(){ string strInfo = string.Format ("{0}, {

DirectX 11---从空间变换来看3D场景如何转化到2D屏幕 在看<Introduction to 3D Game Programming with DirectX 11>的时候,发现里面固定渲染管线已经被抛弃了,取而代之的是可编程渲染管线,虽然复杂度变高了,但同样的自由度也变大了.之前在学DirectX 9的时候,我只是对其中的一些空间变化概念有一些比较粗糙的理解,通过传递一些简单的参数给函数来构建矩阵,然后将其传递给D3D设备函数去应用这些矩阵变换,就可以实现了从3D场景到屏幕的转换

Deformable ConvNets 论文 Deformable Convolutional Networks(arXiv:1703.06211) CNN受限于空间结构,具有较差的旋转不变性,较弱的平移不变性.这篇论文提出了两个可替换原有组件的模块:可变形卷积和RoI pooling.均基于增加空间采样位置,通过网络学习位置偏移的思想. 传统增加空间变换性的方法 数据集增广 通过仿射变换等使数据集具有足够多的变换形式,使得模型能够从数据中学习到鲁棒的表示.但缺点是训练代价大,模型参数复杂. 使

全球计算机视觉三大顶会之一 ECCV 2018(European Conference on Computer Vision)即将于 9 月 8 -14 日在德国慕尼黑拉开帷幕,旷视科技有多篇论文被此大会接收.在这篇论文中,旷视科技提出的一种通过学习局部单应变换实现人脸校正的全新方法——GridFace. 论文名称:<GridFace: Face Rectification via Learning Local Homography Transformations> 论文链接:https://

论文分享第二期-2019.03.26 NIPS2015,Spatial Transformer Networks,STN,空间变换网络