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:Localisation net、坐标映射:Grid generator、像素的采集:Sampler。 上图展示了一个平移变换的过程,也就是STN所做的事情。假设左边是Layer l−1的输出,也就是STN的输入,最右边为变换后的结果。假设是...
Spatial Transformer Networks的出发点是传统CNN中的空间不变性是通过pooling实现的,然而pooling的小尺寸导致不变性只能在网络的深层达到,而且并不能真正处理输入数据的大变换。于是作者提出,对图像或者中间层的feature map作变换。 一个非常大的好处是,STN中三个模块全部可微,因此可以实现端到端的训练。 而且可以处理imag...
为此作者提出了Spatial Transformer Networks。 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...
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。 classSpatialTransformer(nn.Module):def__init__(self...
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 论文:Spatial Transformer Networks 一、核心思想 一个可以捕获仿射变换(Aff )、透射变换(Proj )、以及薄板样条变换(TPS )等空间变换不变性、可嵌入CNN的网络组件。 二、网络结构 整体结构如图 流程为:输入feature map U;由Localisation net学习到变换的参数;Grid generator计算得到...
【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 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...
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...