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...
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...
图7:STN用于高维映射 Reference [1] Jaderberg M, Simonyan K, Zisserman A. Spatial transformer networks[C] //Advances in neural information processing systems. 2015: 2017-2025. 附件A:仿射变换矩阵 仿射变换(Affline Transformation)是一种二维坐标到二维坐标的线性变化,其保持了二维图形的平直性(straightnes...
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...
【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。
SigAI:理解Spatial Transformer Networks306 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;(...
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 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...
论文笔记STN:Spatial Transformer Networks CNN存在一个问题,即不存在空间不变性。空间不变性就是对input图像进行仿射变换,通过CNN得到的结果也是经过了相同的变换。尽管CNN中有max pooling层,但也只能实现很小范围内的的空间不变性。因此本文的Spatial Transformer就是为解决CNN空间不变性而提出的,它可以嵌在任意架构的...
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...