Spatial Transformer Networks(STN)作为一种新的学习模块,具有以下特点:(1) 为每一个输入提供一种对应的空间变换方式(如仿射变换) (2) 变换作用于整个特征输入 (3) 变换的方式包括缩放、剪切、旋转、空间扭曲等等 (4) 具有可导性质的STN不需要多余的标注,能够自适应的学到对于不同数据的空间变换方式。它不仅可以...
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...
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...
摘要 卷积神经网络(CNN)已经被证明能够训练一个能力强大的分类模型,但与传统的模式识别方法类似,它也会受到数据在空间上多样性的影响。这篇Paper提出了一种叫做空间变换网络(Spatial Transform Networks, STN),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...
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...
医学图像配准中,Spatial Transformer Networks(STN)是一个很好地把移动图像按照变形场如何变换成和固定图像一致的扭曲图像的组件。 用公式描述为: ,但是这里的 运算具体如何操作。网上好像并没有详细的介绍。 让我们看看VoxelMorph官方写的STN代码,或许能理解一点。
[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...
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...
传统CNN网络的池化层具有平移不变性，但是CNN网络对于大尺度的空间变换并不具备不变性。Spatial Transformer Networks提出的空间网络变换层，具有平移不变性、旋转不变性及缩放不变性等强大的性能。这个网络可以加在现有的卷积网络中，提高分类的准确性。输入手写字体，我们感兴趣的是黄色框中的包含数字的区域，...
提出的空间变换网络(spatial transformer networks)能够插入到已存在的CNN中,学习平移、缩放、旋转和更一般的弯曲不变性。 【Introduction】 主要说了STN是在全特征图上起作用的,具体包括缩放、剪裁、旋转以及非刚性形变。 图1:将一个空间转换器作为一个训练扭曲的MNIST数字分类的全连接网络的第一层的结果。(a)空间转...