0,0,0,1,0],dtype=torch.float))# Spatial transformer network forwardfunctiondefstn(self,x):xs=self.localization(x)xs=xs.view(-1,10*3*3)theta=self.fc_loc(xs)theta=theta.view(-1,2,3)grid=F.affine_grid(theta,x.size())x=F.grid_sample(x,grid)returnx...
STN可以直接插入现有的CNN中。LocalisationNetwork:一CNN生成变换参数。GridGenator:生成与输出图像的每个像素相对应的坐标网络。Sampler:输出结果 #定义一个stn网络:本地网络(卷积池化relu卷积池化relu)Linear relu Linear得到3 * 2的仿射矩阵 #grid= F.affine_grid(theta, x.size STN-Spatial Transformer network 。
b初始化为[1,0,0,0,1,0]fc_loc.add(nn.Dense(3*2,weight_initializer='zeros'))# Spatial transformer network forwardfunction# 使用hybrid_forward需要增加F参数,它会自动判定前向过程中调用nd还是sym
论文阅读《Spatial Transformer Network》-stn Google DeepMind Abstract: 作者说明了CNN对于输入的数据缺乏空间变换不变形(lack of spatially invariant ability to input data),因此作者引入了一个spatial transformer module,不需要额外的监督,能够以data-driven的方式学习得到输入图像的空间变换参数,赋予网络spatial invarian...
2 Spatial Transformer结构 文章最重要的一个结构就是 Spatial Transformers ,这个结构的示意图如下: 图2 Spatial Transformers 结构图 这样一个结构相当于 CNN中的一个 卷积层或者池化层: 这个结构又被分为三部分:localisation network ,grid generator和sampler 一些符号意义: U∈RH×W×CU∈RH×W×C 为输入 feat...
6. Spatial Transformer Network 11 7.代码实现 11 1.STN的作用 1.1灵感来源 普通的CNN能够显示的学习平移不变性,以及隐式的学习旋转不变性,但attention model 告诉我们,与其让网络隐式的学习到某种能力,不如为网络设计一个显式的处理模块,专门处理以上的各种变换。因此,DeepMind就设计了Spatial Transformer Layer,简...
STN网络是一种新兴的神经网络模型,它的全称是Spatial Transformer Network,主要用于处理图像中的空间变换问题。在计算机视觉领域中,图像的空间变换是一个重要的问题,因为许多情况下,我们需要对图像进行旋转、缩放、平移等操作,以便更好地对图像进行识别或分析。 STN网络的设计灵感来源于画家和设计师在绘画过程中进行的图像...
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...
STN(Spatial Transformer Network)空间对齐公式主要涉及到仿射变换等相关内容。 在STN中,对于输入图像中的一个坐标(x,y)经过空间变换后得到新的坐标(x',y')一般的仿射变换公式可以表示为: begin{bmatrix}x' y' 1end{bmatrix}=begin{bmatrix}a_11a_12a_13 a_21a_22a_23 001end{bmatrix}begin{bmatrix}x ...
本质上来说,CNN是尽力让网络适应物体的形变,而STN是直接通过 Spatial Transformer 将形变的物体给变回到正常的姿态,然后再给网络识别。 STN整体结构 STN的结构如上图所示,由三个模块组成: (1)Localisation netLocalisation Network的输入是特征图U,输出是变换参数θ,该网络通过回归来学习变换变换参数θ。 θ参数的规模...