0,0,0,1,0],dtype=torch.float))# Spatial transformer network forwardfunctiondefstn(self,x):xs=self.localization(x)xs=xs.view(-1,10*3*3)theta=self.fc_loc(xs)theta=theta.view(-1,2,3)grid=F.affine_grid(theta,x.size())x=F.grid_sample(x,grid)returnx...
在极端情况下,如输入是一个竖线,而输出是一个横线 输入图 期望输出图 此时无论是旋转还是缩放,由于stn“感受野”问题,stn对仿射变换系数都无法形成有效的“趋势”,没有有效的迭代方向,stn便会无法工作,从而陷入理论上的局部极小值。 总结: 经过这些分析,我们更能在微观程度上明白stn是如何起作用的。虽然此时仍然...
Spatial Transformer:本文提出的空间变换网络STN(Spatial Transformer Networks)可以使得模型具有空间不变性。 STN是什么(What) STN对feature map(包括输入图像)进行空间变换,输出一张新的图像。 我们希望STN对feature map进行变换后能把图像纠正到成理想的图像,然后丢进NN去识别,举例来说,如下图所示,输入模型的图像可能...
同时, 模型以端到端的方式自动学习STN。 optimizer=optim.SGD(model.parameters(),lr=0.01)deftrain(epoch):model.train()forbatch_idx,(data,target)inenumerate(train_loader):data,target=data.to(device),target.to(device)optimizer.zero_grad()output=model(data)loss=F.nll_loss(output,target)loss.backwa...
作者个人微信公众号: 郭小米的科研实验室。各机器学习/深度学习学习笔记优先发布于公众号,尽力同步于知乎。欢迎大家关注注:本笔记为2021年8月学习STN时的 手写笔记,目的仅为记录分享学习内容、学习心得,保存…
空间变换网络是对任何空间变换的可区分关注的泛化。空间变换网络(简称STN)允许神经网络学习如何对输入图像执行空间变换,以提高模型的几何不变性。例如,它可以裁剪感兴趣的区域,缩放和校正图像的方向。它可能是一个有用的机制,因为CNNs不可以旋转,缩放和一般的仿射变换。
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。
【论文笔记】Spatial Transformer Networks(STN)-用于医学图像配准的空间变化网络 本文是用于医学图像配准的空间变化网络(Spatial Transformer Networks, STN)的论文笔记。 STN 可以插入到已有的卷积神经网络结构中,让 CNN 具有空间变换的能力,不仅可以让网络能够提取出一张图片中所关心的区域,而且还可以把图片转换为规范的...
本文提出了一种叫做空间变换网络(Spatial Transform Networks, STN)的网络模型,该网络不需要关键点的标定,能够根据分类或者其它任务自适应地将数据进行空间变换和对齐(包括平移、缩放、旋转以及其它几何变换等)。在输入数据空间差异较大的情况下,这个网络可以加在现有的卷积网络中,提高分类的准确性。
4. Spatial Transformer：本⽂提出的空间变换⽹络STN（Spatial Transformer Networks）可以使得模型具有空间不变性。STN是什么（What）1. STN对feature map（包括输⼊图像）进⾏空间变换，输出⼀张新的图像。2. 我们希望STN对feature map进⾏变换后能把图像纠正到成理想的图像，然后丢进NN去识别，举例来说，...