论文链接：https://volctracer.com/w/BX18q92F 论文作者 Max Jaderberg, Karen Simonyan, Andrew Zisserman, Koray Kavukcuoglu 内容简介 这篇论文提出了一种创新的神经网络模块——空间变换器（Spatial Transformer），旨在解决卷积神经网络（CNN）在处理输入数据时缺乏空间不变性的问题。空间变换器允许网络在特征图...
Spatial Transformer 模块嵌入到 两种主流的分类网络,FCN和CNN中图片输入层与后续分类层之间。 总结思考 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 m...
Spatial Transformer Networks 论文中说了下把这个模块引入经典CNN网络的情况: 通过仿射矩阵,整个网络学习到了对某个层次的特征图的变换操作,可以理解为更好的理解图像本身的类别,能提高准确率。 如果这个仿射矩阵是一下缩小的操作的话,相当于做了降采样操作,这样还可以增加推理和训练速度,但是会带来一个对齐的问题。
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...
李宏毅:spatial transformer (空间变换) (1)它不仅可以放在CNN之前进行transformer,transform input image,比如:把image放大...;同时它也可以放在CNN里面去transform feature map。 (2)将weight设置成不同,就可以对image进行变换,下面这个例子是对 image进行平移操作 。 旋转: (3) 下面是梯度不会下降:当参数做一些...
论文阅读:Spatial Transformer Networks 神经网络对数据建模提供了新的方法,并且能在不改变损失函数的情况下实现端到端的学习。在CNN网络提供了一个强大的baseline的同时,能够非常清楚地看到使用spatialtransformer在各个...映射,而不需要对优化过程进行额外的训练监督或修改。实验结果表明,使用spatialtransformer能够使模型学习...
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: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...
在探讨了通道注意力机制之后，让我们转向空间注意力机制，其在2015年首次由Spatial Transformer Networks（STN）提出。空间注意力机制的引入是为了解决卷积神经网络（CNN）在空间不变性方面的局限性，即网络在处理输入数据时可能缺乏对位置变化的鲁棒性。CNN的局限性在于，尽管局部最大池化层（local max-pooling...
https://github.com/kevinzakka/spatial-transformer-network Introduce 卷积神经网络定义了一类特别强大的模型,但仍然缺乏对输入数据进行空间不变的能力。在这项工作中,引入了一个新的可学习模块,即空间变换器(Spatial Transformer),它允许对网络内的数据进行明确的空间操作。 这种可微分模块可以插入到现有的卷积体系结构...