假如我使用三次插值,从理论上将stn会得到更大的“感受野”,因为后一级像素会和前面9个像素发生联系,从而给系数的迭代方向也更加宏观且正确。 在极端情况下,如输入是一个竖线,而输出是一个横线 输入图 期望输出图 此时无论是旋转还是缩放,由于stn“感受野”问题,stn对仿射变换系数都无法形成有效的“趋势”,没有有...
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...
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...
随着深度学习和计算机视觉技术的不断发展,空间变换网络(Spatial Transformer Network, STN)在图像处理和视觉任务中得到了广泛应用。作为一种基于注意力机制的网络结构,STN能够通过对图像进行空间变换来实现对图像的裁剪、旋转、缩放等操作,从而在图像分类、目标检测、分割等任务中取得良好的性能。本文将重点介绍STN的基本原...
空间变换器网络(Spatial transformer networks, STN)是对任何空间变换的可微关注(differentiable attention)的推广。 STN允许神经网络学习如何对输入图像进行空间变换,以提高模型的几何不变性。 例如,它可以裁剪感兴趣的区域、缩放和纠正图像的方向。 这是一种有用的机制,因为CNN对图像旋转、尺度和更一般的仿射变换不具有...
很容易联想到,基于学习的启发式采样,可能是一种更通用的采样方式。本文将介绍两篇启发式采样方面的相关工作:空间变换网络(STN)和可变形卷积网络(DCN)。 空间变换网络(Spatial Transform Network) 《Spatial Transformer Networks》是一篇2015年deepmind的研究。这篇文章提出了一种以启发式仿射变换矩阵为基础的结构来为...
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…
空间变换网络(Spatial Transformer Networks, STN)是一种深度学习模型,用于对输入图像进行空间变换,以提高模型对输入变化的鲁棒性。STN通过学习自动识别图像中的重要特征,并根据这些特征进行变换,使得后续的模型在执行任务(如分类或识别)时能够更加准确。 STN的工作原理 ...
STN空间变换神经网络 STN(Spatial Transformer Network)空间变换神经网络是一种用于增强深度学习模型的神经网络组件。它可以通过对输入数据进行空间变换,来提升模型的准确性和鲁棒性。本文将介绍STN的原理、应用场景以及提供一个代码示例来帮助读者理解和使用STN网络。
近年来,研究者们提出了一些改进的卷积神经网络结构,其中包括空间变换网络(Spatial Transformer Network,简称STN)和可变形卷积层(Deformable Convolutional Layer)。 空间变换网络是一种可以自动学习图像几何变换的模块,它通过引入一个可微分的空间变换器,实现对输入图像进行平移、旋转、缩放等操作。STN可以根据任务需求,自...