Spatial Transformer Networks论文下载 论文作者 Max Jaderberg, Karen Simonyan, Andrew Zisserman, Koray Kavukcuoglu 内容简介 这篇论文提出了一种创新的神经网络模块——空间变换器(Spatial Transformer),旨在解决卷积神经网络(CNN)在处理输入数据时缺乏空间不变性的问题。空间变换器允许网络在特征图上执行显式的空间变...
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。
【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 Networks–论文阅读笔记 主要思想 用一个神经网络来生成仿射变换的变换矩阵,这样就得到一种仿射变换,用于处理数据使得之后用这些数据进行的后续的任务能获得更佳的效果。 预备知识:仿射变换 关于仿射变换,这个知乎回答我觉得很容易理解了 简单理解为 线性变换+平移 即可 在CV中我认为用仿射变换的作用...
[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...
(转载)理解Spatial Transformer Networks 获取全文PDF请查看:理解Spatial Transformer Networks 概述 随着深度学习的不断发展,卷积神经网络(CNN)作为计算机视觉领域的杀手锏,在几乎所有视觉相关任务中都展现出了超越传统机器学习算法甚至超越人类的能力。一系列CNN-based网络在classification、localization、semantic segmentation、...
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...
Spatial Transformer Networks–论文阅读笔记 主要思想 用一个神经网络来生成仿射变换的变换矩阵,这样就得到一种仿射变换,用于处理数据使得之后用这些数据进行的后续的任务能获得更佳的效果。 预备知识:仿射变换 关于仿射变换,这个知乎回答我觉得很容易理解了 简单理解为 线性变换+平移 即可 在CV中我认为用仿射变换的作用...
Spatial Transformer Networks--论文阅读笔记 Spatial Transformer Networks–论文阅读笔记 主要思想 用一个神经网络来生成仿射变换的变换矩阵,这样就得到一种仿射变换,用于处理数据使得之后用这些数据进行的后续的任务能获得更佳的效果。 预备知识:仿射变换 关于仿射变换,这个知乎回答我觉得很容易理解了 简单理解为 线性变换...
传统CNN网络的池化层具有平移不变性(网络在平移小于池化矩阵的范围时具有平移不变性。所以只有平移小于这个范围,才能保证平移不变性。),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...