pytorch实现 spatial transformer network with mnist

最新推荐文章于 2024-11-08 20:56:51 发布
原创 最新推荐文章于 2024-11-08 20:56:51 发布 · 1.5k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#pytorch #stn #spatial transformer network

涉及的论文

spatial transformer networks in the DeepMind paper <https://arxiv.org/abs/1506.02025>

转换对比
在这里插入图片描述
step loss
在这里插入图片描述
step acc
在这里插入图片描述

github:

https://github.com/darr/spatial_transformer_networks
STN pytorch实现-空间变换网络（STN）实战：PyTorch实现与原理解析
东方佑
09-15 825
pytorch STN的实现
【PyTorch】Mnist的transforms图像处理
算法与编程之美
10-02 1134
什么是mnistMNIST数据集是一个公开的数据集，相当于深度学习的hello world，用来检验一个模型/库/框架是否有效的一个评价指标。MNIST数据集是由0〜9手写数字图片和数字标签所组成的，由60000个训练样本和10000个测试样本组成，每个样本都是一张28 * 28像素的灰度手写数字图片。MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所，整个训练集由250个不同人的手写数字组成，其中5...
PyTorch spatial transformer tutorial 空间变换网络(STN)教程
海尔兄弟的博客
03-11 2475
要查看格式更完美的配图文章，请前去 http://studyai.com/pytorch-1.4/intermediate/spatial_transformer_tutorial.html 在本教程中，您将学习如何使用一种称为空间变换器网络的视觉注意机制来增强您的网络。 您可以在 DeepMind paper 中更多地阅读有关空间变换器网络的内容。 空间变换器网络(Spatial transfo...
Spatial-Transformer-Networks_pytorch:空间变压器网络。 请参阅daviddaospatial-transformer-tensorflow
05-14
Tpatial-Transformer-Networks-pytorch 请参阅 （Tensorflow）。 。 陈述 做的杂乱MNIST数据集的实验 。 准确性和损失记录可在cnn.out和stn.out中找到。 转换img可以在transform_img /中找到。 py35_pytorch03_version包含旧版本代码 环境 python3.6 火炬0.4.0 准确性 有线电视新闻网 测试：时代[195/200]损失：0.5264 acc：0.9211 测试：时期[196/200]损失：0.5185 acc：0.9194 测试：纪元[197/200]损失：0.5160 acc：0.9158 测试：时期[198/200]损失：0.5053 acc：0.9183 测试：时期[199/200]损失：0.5057 acc：0.9153 STN 测试：时期[195/
第九周机器学习笔记：Spatial Transformer；Pytorch学习——线性层、其他层的介绍、搭建小实战以及Sequential
Zcymatics的博客
08-23 1776
本周主要对李宏毅的机器学习视频进行了学习，其中学习了CNN的一个特殊的网络结构——spatial Transformer，学会了其怎么完成平移、缩放以及旋转的原理以及期间了解到了Interpolation（插值）算法，最后还了解了其应用场景。此外，继续对Pytorch进行了学习，重点学习了线性层，了解了其改变shape的作用，然后还了解了其他层，例如，归一化层、循环层等特定的网络结构。最后，做了一个小项目，把CIFAR-10的Model复现出来，并学会了使用Sequential。
PyTorch 进阶学习（二）————STN:空间变换网络（Spatial Transformer Network）
qq_36414085的博客
12-14 5997
文章目录数据集的加载空间变换网络的介绍定义网络训练和测试模型可视化 STN 结果 官方文档地址：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/spatial_transformer_tutorial.html 在本教程中，您将学会如何使用 空间变换网络 的视觉注意力机制来扩充网络。如果需要了解更多 空间变换网络 可以在 DeepMind 论文中详细阅读。 空...
【PyTorch】教程：Spatial transformer network
02-28 1436
在这个教程中，我们将学习利用视觉注意力机制（spatial transformer networks）增强我们的网络。（以下简称STN）是任何空间变换的可微注意力概括。STN允许一个神经网络学习如何执行空间变换，从而可以增强模型的几何鲁棒性。例如，可以截取ROI，尺度变换，角度旋转或更多的放射变换等等。STN一个很重要的特性就是在可以插入到任意的CNN里，只需要少量的修改。
Spatial Transformer Networks（空间转换器）及在MNIST中的应用
xu.hyj
09-22 2613
STN空间变换器在一些论文中会见到，而且因其简单有效、即插即用等特性，应用较多。为了充分理解论文和方便日后使用，这里记录一下STN以及应用在MNIST任务中。
Spatial Transformer Networks(STN)-代码实现
Paul_Huang的专栏
11-18 6961
Spatial Transformer Networks(STN)-代码实现 pytorch为了方便实现STN，里面封装了affine_grid和grid_sample两个高级API。 STN的基本步骤是： Localisation  net\color{blue}Localisation\;netLocalisationnet(参数预测)： Localisation net模块通过CNNCNNCNN提取图像的特征来预测变换矩阵θ\thetaθ Grid  generator\color{
真香！Vision Transformer 快速实现 Mnist 识别
AI科技大本营
03-23 7429
作者| 李秋键出品 |AI科技大本营（ID:rgznai100）引言：基于深度学习的方法在计算机视觉领域中最典型的应用就是卷积神经网络CNN。CNN中的数据表示方式是分层的，高层特征表示依赖于底层特征，由浅入深抽象地提取高级特征。CNN的核心是卷积核，具有平移不变性和局部敏感性等特点，可以捕捉局部的空间信息。在过去的10年间，CNN存在很大的优势，在计算机视觉领域被人...
pytorch中的transforms模块实例详解
12-23
pytorch中的transforms模块中包含了很多种对图像数据进行变换的函数，这些都是在我们进行图像数据读入步骤中必不可少的，下面我们讲解几种最常用的函数，详细的内容还请参考pytorch官方文档（放在文末）。 data_transforms = transforms.Compose([ transforms.RandomResizedCrop(224), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406],
spatial_transformer（注意力模型）
05-19
深度学习算法 中高效率的额 注意力模型，采用Python语言编写
pytorch实现transformer
m0_61688615的博客
02-19 4455
pytorch实现transfomer，详细。小白入门向。
PyTorch实现Transformer模型深度解析
zhanggeyuanma的博客
06-09 250
与seq2seq相比transformer是一个纯粹基于注意力的架构(自注意力同时具有并行计算和最短的最大路径长度这两个优势),没有用到任何CNN和RNN。如下图所示，transformer是由编码器和解码器组成的。transformer的编码器和解码器是基于自注意力的模块叠加而成的，源（输入）序列和目标（输出）序列的嵌入表示将加上位置编码，再分别输入到编码器和解码器中。
【PyTorch][chapter 29][李宏毅深度学习][transformer-3] 使用PyTorch构建 Transformer
4AM_明朝百晓生
09-05 1659
它由多头自注意力机制、多头交叉注意力机制（关注编码器的输出）、位置前馈神经网络以及相应的残差连接、层规范化和 dropout 层组成。与编码器一样，多个解码器层通常堆叠在一起以形成 Transformer 模型的完整解码器部分。验证损失可以指示您的模型在看不见的数据上的表现如何，这是衡量模型泛化能力的关键指标。此设置可以是更大脚本的一部分，其中模型在实际的序列到序列任务（例如机器翻译或文本摘要）上进行训练和评估。接下来，将编码器和解码器模块组合在一起，构建完整的Transformer模型。
Transformer学习笔记，实现对MNIST分类
最新发布
m0_61448622的博客
11-08 995
缩放之后可选择性（opt）的进行掩码（Mask），之所以进行掩码，如在解码器中，需要对注意力分数应用掩码（Mask），以防止模型在预测下一个词时看到未来的信息。（PS:如有一个序列{1，2，3，4，5}，当前掩码确保位置在3，及只能看到1，2，3只考虑1-3之间的关系）。左图为缩放点积注意力（Scaled Dot-Product Attention），输入为三个向量，分别为查询（Q），键值（K），值（V）。首先将输入的Q，K，V进行线性（Linear）变换，投影到不同的表示空间，转换为向量。
ViT(Vision Transformer)+MNIST图像识别
亦梦亦醒乐逍遥的博客
12-15 3652
北京理工大学 人工智能基础大作业 Vision Transformer（ViT）+MNIST
通俗易懂的Spatial Transformer Networks(STN)(一)
修炼之路
01-14 6263
导读 pytorch为了方便实现STN，里面封装了affine_grid和grid_sample两个高级API。对STN不太了解的同学可以参考这篇详细解读Spatial Transformer Networks（STN） 其实STN的作用是想让CNN具备平移、旋转、缩放、剪切不变性，虽然说CNN中的Pooling可以让网络具备一点平移不变性，但这毕竟是隐性的，如果能让网络直接具备这样的能力岂不是更好。 如果对图像处理有了解的同学也许听过仿射变换这个名词，我们只需要通过变换矩阵θ\thetaθ(由6个参数组成
深度学习方法（十二）：卷积神经网络结构变化——Spatial Transformer Networks
weixin_30483495的博客
04-03 1134
欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.youkuaiyun.com/xbinworld。 技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、机器学习技术感兴趣的同学加入。 今天具体介绍一个Google DeepMind在15年提出的Spatial Transformer Networks，相当于在传统的一层Convolution中间，装了一个“插件”，可以使得传统的卷积...
使用Pytorch实现多层感知器识别MNIST数据集
在本资源中，我们将探讨如何使用Pytorch框架实现多层感知器（MLP）模型，以识别MNIST手写数字数据集。我们将逐步深入到MLP模型的构建、训练和评估过程中，并详细解释每个步骤涉及的关键知识点。 首先，我们来介绍...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值