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...
在常用的图像分类数据集上,STN取得了优异的分类准确率。 目标检测:STN在目标检测任务中也展现出了良好的性能。通过学习输入图像的空间变换,STN能够有效地提取目标的特征,进而实现准确的目标检测。在实际应用中,STN能够适应不同的场景和任务需求。 图像修复:STN还被应用于图像修复任务中。通过学习输入图像的空间变换,STN...
2015年,Max Jaderberg,Karen Simonyan和Andrew Zisserman 首次提出STN的概念并详细描述了STN的原理和算法过程。 2015年,Mrinal Haloi 将STN用于信号灯的识别,这是STN的首次应用。 2016年,Xu Jia等提出了STN的分支动态过滤网络(Dynamic filter networks)。 2017年,Anil Bas等在STN的基础上提出了3D形变模型(3DMM-STN...
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...
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 ...
空间变换器网络是对任何空间变换的差异化关注的概括。空间变换器网络(简称STN)允许神经网络学习如何在输入图像上执行空间变换, 以增强模型的几何不变性。例如,它可以裁剪感兴趣的区域,缩放并校正图像的方向。而这可能是一种有用的机制,因为CNN对于旋转和 缩放以及更一般的仿射变换并不是不变的。
本文是对Google DeepMind 团队2015年发表的空间变换网络STN的详细讲解,笔记在编写的过程中借鉴了网上一些博客,在相应的内容位置有说明。如有侵权,请联系作者删除。 感谢台湾大学李宏毅老师的精彩讲解! 目录 1 观点:CNN 不能学习到图像的不变性 2 坐标系与三维空间 ...
本文是对Google DeepMind 团队2015年发表的空间变换网络STN的详细讲解,笔记在编写的过程中借鉴了网上一些博客,在相应的内容位置有说明。如有侵权,请联系作者删除。 目录 1 观点:CNN 不能学习到图像的不变性 2 坐标系与三维空间 ...
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…
对空间变换网络STN做了一个简单的原理性的介绍。 作为谷歌Summer of Code项目的一部分,我要实现的第一个模型是空间变压器网络。空间变压器网络(STN)是一个可学习的模块,可以放置在卷积神经网络(CNN)中,有效地增加空间不变性。空间不变性是指模型对图像的空间变换如旋转、平移和缩放不变性。不变性是指即使输入被变换...