classSTN(nn.HybridBlock):##继承HybridBlock模块,可以方便的hybrid,将命令式编程转换为符号式提升性能但损失了一定的灵活性 def__init__(self):super(STN,self).__init__()withself.name_scope():# 使用name_scope可以自动给每一层生成独一无二的名字方便读取特定层 # Spatial transformer localization-network ...
PointNet是第一篇直接使用原始点云数据作为输入进行分类和分割任务的论文,有兴趣的可以看一下原文PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and SegmentationPointNet中的STN实现了三位点云的旋转,而最初出自这篇Spatial Transformer Networks论文的STN是针对图片提出的,但其目的是一致的,都是为了实现...
Spatial Transformer Network(STN)的提出动机源于对池化的改进,即与其让网络抽象的学习位移不变性和旋转不变性,不如设计一个显示的模块,让网络线性的学习这些不变性,甚至将其范围扩展到所有仿射变换乃至非放射变换。更加通俗的将,STN可以学习一种变换,这种变换可以将进行了仿射变换的目标进行矫正。这也为什么我把STN放在...
STN-Spatial Transformer network 。 假如进行一个仿射变换,则Tθ是个2D的仿射变换Aθ ,需要6个参数,对应点坐标变换如下: 其他变换的θ个数结合实际情况而定。 ③ 为了方便反向传播,对应坐标的值变换有...原文:https://arxiv.org/abs/1506.02025STN是一个独立的模块,可将一个图像或feature map 进行相应空间变换...
【论文笔记】Spatial Transformer Networks(STN)-用于医学图像配准的空间变化网络,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
文章提出了一种 Spatial Transformer Networks,简称 STN,引进了一种可学习的采样模块 Spatial Transformer ,姑且称为空间变换器,Spatial Transformer的学习不需要引入额外的数据标签,它可以在网络中对数据(feature map)进行空间变换操作。这个模块是可微的(后向传播必须),并且可以插入到现有的CNN模型中,使得 feature map具...
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...
在探讨了通道注意力机制之后，让我们转向空间注意力机制，其在2015年首次由Spatial Transformer Networks（STN）提出。空间注意力机制的引入是为了解决卷积神经网络（CNN）在空间不变性方面的局限性，即网络在处理输入数据时可能缺乏对位置变化的鲁棒性。CNN的局限性在于，尽管局部最大池化层（local max-pooling...
[1]. spatial transformer network 李宏毅教学视频 [2]. 知乎Spatial Transformer Networks [3]. 详细解读Spatial Transformer Networks(STN)-一篇文章让你完全理解STN了 [4]. kevinzakka/spatial-transformer-network 代码: from scipy import ndimage import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.py...
本质上来说,CNN是尽力让网络适应物体的形变,而STN是直接通过 Spatial Transformer 将形变的物体给变回到正常的姿态,然后再给网络识别。 STN整体结构 STN的结构如上图所示,由三个模块组成: (1)Localisation netLocalisation Network的输入是特征图U,输出是变换参数θ,该网络通过回归来学习变换变换参数θ。 θ参数的规模...