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 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。
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...
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...
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主要为了弥补CNN的空间不变性不足的问题,对CNN来说通过池化层可以拥有一定的平移不变性,但对于其他空间变化如旋转和缩放,则需要在数据集里面增加旋转,缩放等变化的样本,来隐式的学习各种空间不变性。而Spatial Transformer则是在网络结构上入手,让网络显示的去学习空间不变性。
Spatial Transformer Layer可以由fully connected neural network训练而来,平移其实是调整weight的过程.如下图所示,weight相同的颜色代表了权值相同,这里就是要将目标向下移动. 所以将weight做不同的设计,就能做到旋转平移.比如,我们要将Layerl−1按红箭头平移.把a13l−1移动到a23l的位置上,a13l−...
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...
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...
要查看格式更完美的配图文章,请前去http://studyai.com/pytorch-1.4/intermediate/spatial_transformer_tutorial.html 在本教程中,您将学习如何使用一种称为空间变换器网络的视觉注意机制来增强您的网络。 您可以在 DeepMind paper 中更多地阅读有关空间变换器网络的内容。