一个空间变换器的运作机制可以分为三个部分,如下图所示:1) 本地网络(Localisation Network);2)网格生成器( Grid Genator);3)采样器(Sampler)。 本地网络是一个用来回归变换参数 θ θ \theta的网络,它的输入时特征图像,然后经过一系列的隐藏网络层(全连接或者卷积网,再加一个回归层)输出空间变换参数。 θ ...
STN空间变换网络 STN的主要思想是通过网络学习一个变化参数,然后计算出新图在原图上对应的坐标,再通过某种填充方法填充新图。 使得得到的新图很好的适应nn训练。可以理解为是拿来把不规范的图像变换为标准形式的图像。 网络结构图如下: 主要步骤分为以下三步: (1) Localisation net 计算出变化参数,是一个仿射变换的...
直角坐标系也可以推广至三维空间(3 dimension)与高维空间(higher dimension) 。 三维坐标系: 放射坐标系和笛卡尔坐标系平面向空间的推广:相交于原点的三条不共面的数轴构成空间的放射坐标系。三条数轴上度量单位相等的放射坐标系被称为空间笛卡尔坐标系。三条数轴互相垂直的笛卡尔坐标系被称为空间笛卡尔直角坐标系,否则...
直角坐标系也可以推广至三维空间(3 dimension)与高维空间(higher dimension) 。 三维坐标系: 放射坐标系和笛卡尔坐标系平面向空间的推广:相交于原点的三条不共面的数轴构成空间的放射坐标系。三条数轴上度量单位相等的放射坐标系被称为空间笛卡尔坐标系。三条数轴互相垂直的笛卡尔坐标系被称为空间笛卡尔直角坐标系,否则...
空间变幻网络是一种能够嵌入神经网络的,显式的对feature map进行仿射变换的结构。互联网上对stn的分析不少,但大多都如出一辙,先讲一堆背景,再来一堆公式,最后一堆代码。真正精髓的东西还是得自己去悟。。。本…
STN 一个空间变换器的运作机制可以分为三个部分,如下图所示:1) 本地网络(Localisation Network);2)网格生成器( Grid Genator);3)采样器(Sampler) 本地网络就是一个简单的回归网络。将输入的图片进行几个卷积操作,然后全连接回归出6个角度值(假设是仿射变换),2*3的矩阵。
该变换可以求梯度: (变换矩阵反向传播?) 通过以上三个结构,就形成了了一个空间变换器。该结构可以背放在卷积网络的任意位置,通过训练学习如何得到最有效的变换方式。 STN的基本原理大致就是这样,文章之后还讨论了multiple spatial transformers、 半监督的co-localisation、higher dimensional transformers等应用形式。
STN空间变换神经网络是由Max Jaderberg等人在2015年提出的一种神经网络模块,用于处理图像和其他类型的数据。它的主要目标是通过对输入进行空间变换,使得模型可以更好地学习和理解不同视角、尺度和旋转角度下的数据。 STN模块由三个主要组件组成:局部化网络(Localization Network)、网格生成器(Grid Generator)和采样器(Samp...
作者个人微信公众号: 郭小米的科研实验室。各机器学习/深度学习学习笔记优先发布于公众号,尽力同步于知乎。欢迎大家关注注:本笔记为2021年8月学习STN时的 手写笔记,目的仅为记录分享学习内容、学习心得,保存…
python课程设计大作业-PyTorch实现图像识别基于卷积神经网络的识别方法RMB.zip python课程设计大作业—PyTorch实现图像识别基于卷积神经网络的识别方法RMB。已获导师指导并通过的高分项目。 python课程设计大作业—PyTorch实现图像识别基于卷积神经网络的识别方法RMB。已获导师指导并通过的高分项目。python课程设计大作业—PyTorch...