通过介绍和讨论卷积神经网络的两个缺陷,即无法适应旋转和缩放对物体识别的影响,引出对卷积神经网络的进一步改进版,即空间变换网络。介绍空间变换网络的设计及引入过程,同时介绍如何使用插值法对空间变换网络进…
与汇集层不同,感知域是固定和局部的,空间变换器模块是一种动态机制,可以通过为每个输入样本生成适当的变换来主动空间变换图像(或特征映射)。然后在整个特征图上执行变换,并且可以包括缩放,裁剪,旋转以及非刚性变形。这允许空间变换网络不仅可以选择最相关的图像区域,而且还将这些区域变换为规范的预期姿势以简化后续层中...
空间变换网络的引入 基于对卷积神经网络出现的上述两种缺陷的思考，可以提出一种新型的网络架构，叫做空间变换网络（Spatial Transformer）。该网络架构的目的是对原始图像做空间变换使得原始图像中的物体放大旋转成标准图像，类似于一种图像物体标准化和归一化的技术。这一层的网络架构可以和原始的卷积神经网络一起训练，作...
一、PyTorch空间变换网络概述PyTorch空间变换网络是一种新型的深度学习网络,它通过学习输入数据的空间变换,实现对输入数据的高效特征提取和分类。与传统的卷积神经网络(CNN)相比,STN具有更高的灵活性和适用性,能够在不同的任务中实现优越的性能。二、PyTorch空间变换网络核心概念 变换核:STN中的变换核类似于传统神经网络...
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 ...
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空间变换器(Spatial Transformers) 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...
本研究提出了一种将空间变换网络(STN)集成到YOLO模型中以提高性能的新方法。所提出的STN-YOLO模型旨在通过关注图像的重要区域并在检测过程之前通过提高模型的空间不变性来增强模型的有效性。本研究提出的方法在定性和定量上均提高了目标检测性能。探讨了STN模块内不同定位网络的影响以及模型在不同空间变换中的鲁棒性。
4.4 空间变换网络的实际应用 4.4.1 空间变换网络作为网络的第一层 4.4.2 空间变换网络插入CNN 的中间层 1 观点:CNN 不能学习到图像的不变性 一般来说,图像经过小小的平移和变形之后,人类还是信任CNN 能够把它们泛化,识别出里面的物体。归纳偏差(Inductive Bias) 是CNN 成功的一个关键。卷积和池化的选择,就是为...