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 ...
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...
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。
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...
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...
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...
stn,spatial transformer network总结, stn就是一个模块,可以加在任何两个卷积之间,是无监督学习的.通过localisationnet学theta参数,6个值用来做仿射变换.可以这样认为,localisationnet之前是输入,暂且叫featuremapi,之后就是输出,暂且叫featuremapo.必须清楚一点是:经过st
Spatial Transformer Networks OK,开始讲正题。论文中作者讲的比较简略,所以初看有点费劲,而且我看了网上很多资料,很对博主自己也没有理解清楚。最主要的结构图,还是这张: 图1 STN架构 按照作者的说法,STN可以被安装在任意CNN的任意一层中——这里有些同学有误解,以为上图中U到V是原来的卷积,并且在卷积的路径上...