Spatial Transformer Networks 中不一样,自己随便搭了一个,最后用LSTM+CTC做识别,原始的准确率是93.2%,加了单个SpatialTransformerLayer后提升到了93.4%,论文里是从96%->96.3%,虽然...,这样就能开始时保证输出图像和输入图像一样。我一开始做实验没有注意这一点,浪费了不少时间。 这个实验还比较好做,并且对处理...
Spatial transformer layer就是通过图像预测出着6个参数然后进行图像变换。 如果预测的参数非整数就使用双线性插值。 spatial transformer layer也可以并行使用。 通过这个做法,input做平移以后output几乎不会发生变化。 Self-attention 李宏毅 一般的图像CNN输入是一个向量,输出是一个值或者class。 如果输入是一组向量?Vect...
这里介绍三种特殊的结构:spatial transformer layer,highway network & grid LSTM,还有recursive network。 本节介绍:spatial transformer layer. 如下图所示,输入5和6,你把他直接放大或者旋转,对于CNN来说,他认为是不一样的。那怎么办呢?那中间加一个Layer,旋转缩放层,即spatial transformer layer,也是一个NN layer。
我们发现,它其实也是一个layer,放在了CNN的前面,用来转换输入的图片数据,其实也可以转换feature map,因为feature map说白了就是浓缩的图片数据,所以Transformer layer也可以放到CNN里面。 2、STN网络架构 上图是Spatial Transformer Networks的网络结构,它主要由3部分组成,它们的功能和名称如下:参数预测:Localisatio...
1. Spatial Transformer Layer 1.1 CNN is not invariant to scaling and rotation (1) CNN并不能真正做到scaling和rotation. (2) 如下图所示,在通常情况下,左右两边的图片对于CNN来说是不一样的. 所以,我们考虑一层layer,这层layer能够对input image进行旋转缩放,以便更好地识别. ...
2.Spatial Transformer Layer(李宏毅) 1.1简介 CNN并不存在几个特性: 1.Scaling的特性,filter size尺寸固定的情况下,大只狗与小只狗的形状并没有办法自动缩放辨识。 2.Rotation的特性,『3』转过来看起来对机器而言就是『m』。 3.也许仅有些许的Translation,但移动过多情况下对CNN来说也是不一样的。
1. Spatial Transformer Layer 功能简介 Spatial Transformer Layer能够帮助我们对图像进行缩放和旋转,它可以作用与原始图像,也可以作用于Feature Map Spatial Transformer Layer在做的事情其实是控制输入图像和输出图像之间的连接方式 换句话说,就是输出图像的每一个pixel应该对应于输入图像的哪一个pixel? 上图(左)连接方...
Spatial Transformer Networks 论文中说了下把这个模块引入经典CNN网络的情况: 通过仿射矩阵,整个网络学习到了对某个层次的特征图的变换操作,可以理解为更好的理解图像本身的类别,能提高准确率。 如果这个仿射矩阵是一下缩小的操作的话,相当于做了降采样操作,这样还可以增加推理和训练速度,但是会带来一个对齐的问题。
layer { name: "st_1" type: "SpatialTransformer" bottom: "data" bottom: "st/theta_1" top: "inc1/data" st_param { to_compute_dU: false output_H: 224 output_W: 224 theta_1_1: 0.5 theta_1_2: 0 theta_2_1: 0 theta_2_2: 0.5 } } ...
Spatial Transformer Layer CNNs lack translation invariance and have limited rotation invariance. The Spatial Transformer Layer is introduced to enhance these properties. It allows for a specific mapping of one row to another with a matrix of zeros and ones, effectively achieving translation...