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...
transformer是目前NLP中最火的结构,其self-attention的设计方式及其效果引人注意。我们将以模型结构与训练模块进行呈现。第三方库importnumpyasnpimport… 赞同 37 21 条评论 分享 收藏 Informer详解 Lisnol My conquest is the seaofstars. ...
【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 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...
[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...
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、action recognization等任务中都实现了state-of-art的结果。
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...
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...
SigAI:理解Spatial Transformer Networks305 赞同 · 32 评论文章 再贴上两个核心的公式: stn中最难的是求导。对于神经网络中的导数来说,不论是矩阵求导还是feature map的求导,其本质都是一个个标量求导之后,将其合并操作,总结成矩阵求导。在stn中,导数有两部分:(1)后一级feature map对前一级feature map求导;(...
论文链接: Spatial Transformer Network Paper 问题我们知道,CNN很难处理图片旋转、放缩等变换问题的。假如测试集中某些图片只是将训练集的图片进行旋转,那么测试的效果可能并不会很好。这个可以自己想一下, …