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...
0,0,0,1,0],dtype=torch.float))# Spatial transformer network forwardfunctiondefstn(self,x):xs=self.localization(x)xs=xs.view(-1,10*3*3)theta=self.fc_loc(xs)theta=theta.view(-1,2,3)grid=F.affine_grid(theta,x.size())x=F.grid_sample(x,grid)returnx...
论文题目:Modulation Classification using Convolutional Neural Networks and Spatial Transformer Networks 论文地址 1.主要思想 应用spatial transformer network确保原始IQ信号不受信道条件的影响。 研究了将STN应用到CNN上对不同过采样率下分类正确率的影响。 2.背景介绍 首...Spatial...
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...
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...
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 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...
Spatial Transformer Networks Spatial Transformer Networks 参考文献:Jaderberg, Max, Karen Simonyan, and Andrew Zisserman. "Spatial transformer networks." Advances in Neural Information Processing Systems. 2015. Abstract 该文章提出了一种新的可学习的空间变换网络(STN),该网络不需要关键点标定,能够根据分类或者...
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。
Spatial transformer networksMotion fieldRefined spatial transformer networkSpatial invariance to geometrically distorted data is of great importance in the vision and learning communities. Spatial transformer network (STN) can solve this problem in a computationally efficient manner. STN is a differentiable ...