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...
假如要识别,用Transformer Layer层来对图片数据进行旋转缩放,只取其中的一部分,放到之后然后经过CNN就能识别了。 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的基本架构 ...
STN Layer本质上就是对一张图片进行仿射变换,那么这个Layer不仅仅可以作用在输入的image上,也可以作用在Conv层之后,因为Conv之后的图片的每一个Channel都可以看作是一张图片,我们可以在Channel级别做STN操作,这样数据就更加diverse了,如上图的下半部分。 参考资料 (强推)李宏毅2021/2022春机器学习课程_哔哩哔哩_bilibil...
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. 如上图所示,Spatial Transformer Layer是Neuron Network,而它的作用是多学习一层layer,对左边的图片做scaling和rotation后,能够被CNN识别出来.当然,这个Layer也可以transform CNN的feature map. 1.2 How to transform an...
三、解决问题的方法SpatialTransformer文中通过在CNN模型中插入一个新的可训练的模块——SpatialTransformer,该模块在特定输入的 2.Spatial Transformer Layer(李宏毅) 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。 上图范例,也许照片上有着缩小的『5』、『6』,但对...
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。
【transformer】|李宏毅 transformer encoder seq2seq 结构通常有编解码器 可以用于语音-文字识别,不同语言文字翻译、语音-文字翻译 输出向量维度由模型决定 用于目标检测 transformer结构 encoder 多个模块处理 具体来说 蓝色输入与经过自注意模块输出做residual相加后,经过层正则化(对一个输入各个维度求均值方差,而不是...
To Learn More-Spatial Transformer Layer CNN不能缩放、旋转和平移 可以在CNN前加一层网络实现此操作 设定好参数即可完成其对应的转换 完成缩放操作 完成旋转操作 6个参数完成旋转平移缩放 举个例子 如果不是整数呢? 可以取四舍五入,但是有点问题 输入有一点改变,输出可能也随之微变,但是可能不会其输出,这样就...