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...
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...
【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: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...
专栏不定期更新目前主要分享图像配准和图像融合两个方向的经典论文和前沿论文。 Spatial Transformer Networks 1.STN的网络模型 1.1 Localisation net 1.2 Grid generator 1.3 Sampler 2.STN的代码实现 2.1 Pytorch官方源码 2.2 自己实现 2.3 放射变换中的坐标系...
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...
PointNet是第一篇直接使用原始点云数据作为输入进行分类和分割任务的论文,有兴趣的可以看一下原文PointNet: Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and SegmentationPointNet中的STN实现了三位点云的旋转,而最初出自这篇Spatial Transformer Networks论文的STN是针对图片提出的,但其目的是一致的,都是为了实现...
Spatial Transformer Networks解读 发表在NIPs2015上的一篇论文,简单给大家解读一下。 【摘要】 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。
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...
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:def,但是这里的def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。