Spatial Transformer Networks（STN）

最新推荐文章于 2023-01-31 17:49:44 发布
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#图像处理

Spatial Transformer Networks（STN）是一种引入到深度学习中的模块，允许模型在输入数据上进行空间变换。该博文深入解析STN的工作原理，通过实例解释其如何实现平移、缩放和旋转等几何变换，帮助读者全面理解这一概念。
STN：Spatial Transformer Networks 空间变换网络
qq_45122568的博客
04-21 7435
文章是Google DeepMind在2015年提出的Spatial Transformer Networks（STN），该模型能够让卷积网络学会数据的形状变换，能够对经过平移、旋转、缩放及裁剪等操作的图片得到与未经变换前相同的检测结果。STN作为一种独立的模块可以在网络的任意位置插入使得网络具有空间不变性。 文章链接：Spatial Transformer Networks 参考目录： 仿射变换和双线性插值：Spatial Transformer Networks pytorch源码：SPATIAL T.
注意力机制——Spatial Transformer Networks（STN）
weixin_50752408的博客
03-16 5954
整个 STN 模块可以插入到任意位置，用于提高网络的对图像变形、旋转等几何变换的鲁棒性。STN 的优点在于，它可以学习对输入数据进行任意复杂的空间变换，从而提高网络的对图像变形、旋转等几何变换的鲁棒性。例如，在图像分类任务中，可以将 STN 插入到卷积神经网络中，用于对输入图像进行空间变换，增强网络对图像变形、旋转等几何变换的鲁棒性。Spatial Transformer Networks（STN）是一种空间注意力模型，可以通过学习对输入数据进行空间变换，从而增强网络的对图像变形、旋转等几何变换的鲁棒性。
STN（Smart Transport Network）以太专线培训
03-28
详细对中国电信STN网络及STN专线产品进行全方位培训，学习。中国电信以太专线产品是指依托于中国电信STN（智能传送网），为客户提供灵活业务接入、灵活带宽、高可靠性及端到端质量保障的二层以太专线产品
论文笔记：Spatial Transformer Networks（空间变换网络）
Meringue's Blog
07-17 1万+
上一篇博客 Spatial Transformer Networks论文笔记（一）——仿射变换和双线性插值介绍了仿射变换和双线性插值，为更好地理解STN打基础。本篇博客是记录的是阅读原文Spatial Transformer Networks的一些笔记。
空间变换网络（STN）
weixin_43577679的博客
03-16 3312
空间变换网络(Spatial Transformer Network)包括三个组成部分：定位网络(Localisation net)、格点生成器(Grid generator)以及采样器(Sampler)[15] 。其中，定位网络用于参数预测，格点生成器用于坐标映射，采样器用于像素采集。 如图1所示，将特征图U输入空间转换器之后，首先由定位网络采用卷积操作提取特征，进而使用一些隐藏的网络层推理出空间变换的参数θ，随后由格点生成器根据参数θ得到变换前后像素点坐标的对应关系；最终使用采样器以双线性插值的方式，
2016-Spatial Transformer Networks理解2
01-17
http://blog.youkuaiyun.com/chamie/article/details/78979171
详细解读Spatial Transformer Networks（STN）-一篇文章让你完全理解STN了
热门推荐
多元思考力
12-22 11万+
目录 STN的作用 1.1 灵感来源 1.2 什么是STN？ STN的基本架构 Localisation net是如何实现参数的选取的？ 3.1 实现平移 3.2 实现缩放 3.3 实现旋转 3.4 实现剪切 3.5 小结 Grid generator实现像素点坐标的对应关系 4.1 为什么会有坐标的问题？ 4.2 仿射变换关系 Sampler实现坐标求解的可微性 5.1 小数
Spatial Transformer Networks(STN)-代码实现
Paul_Huang的专栏
11-18 6933
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{
STN(Spatial Transformer Networks)
06-04 1万+
上一篇介绍了通道注意力机制SENET，有兴趣的同学可以去看一下SENET.
空间变换网络Spatial Transformer Networks(STN)
qq_30339595的博客
12-10 1467
相关理论 （见https://zhuanlan.zhihu.com/p/37110107） 在理解STN之前，先简单了解一下基本的仿射变换、双线性插值。 1.仿射变换（Affine transformation） 下面的所有变换假设都是针对一幅图像，即一个三维数组（HWC），这里为简单起见，假设图像都是单通道（C=1）的。首先说明一下待会要用到的符号： (x,y): 原图像中某一点A的位置 (x′...
空间变换网络Spatial Transformer Networks（STN）
weixin_50920579的博客
01-31 3877
STN是一个可以加在网络中间的模块，使得网络能够对图像变形有适用性比如加入了这个模块训练出来的模型，就会对变形的物体有一定的识别能力因为模型里包含的参数是对数据进行仿射变换本文提出了一种叫做空间变换网络（Spatial Transform Networks， STN）的网络模型,该网络不需要关键点的标定，能够根据分类或者其它任务自适应地将数据进行空间变换和对齐（包括平移、缩放、旋转以及其它几何变换等）。在输入数据空间差异较大的情况下，这个网络可以加在现有的卷积网络中，提高分类的准确性。
空间变换网络（Spatial Transform Networks，STN）
wydbyxr的博客
11-28 3216
空间变换网络（Spatial Transform Networks，STN）   该网络不需要关键点的标定，能够根据分类或者其它任务自适应地将数据进行空间变换和对齐（包括平移、缩放、旋转以及其它几何变换等）。在输入数据在空间差异较大的情况下，这个网络可以加在现有的卷积网络中，提高分类的准确性。   STN 计算较快，几乎没有增加原有网络模型的训练时间。由于它能够在训练过程中，学习到与任务相关的空间...
STN：空间变换网络(Spatial Transformer Network)
吕爽
08-11 4万+
空间变换网络(Spatial Transformer Network) 空间变换网络(Spatial Transformer Network) 空间变换器(Spatial Transformers) 本文的惨开文献为：《Spatial Transformer Networks》 卷积神经网络定义了一个异常强大的模型类，但在计算和参数有效的方式下仍然受限于对输入数据的空间不...
空间变形网络——STN
小白不白
12-04 7115
CNN 的机理使得 CNN 在处理图像时可以做到 transition invariant，却没法做到 scaling invariant 和 rotation invariant。即使是现在火热的 transformer 搭建的图像模型 (swin transformer, vision transformer)，也没办法做到这两点。（注：spatial transformer和这两个transformer原理不一样，虽然都叫transformer）因为他们在处理时都会参考图像中物体的相对大小和位置方向。
总结一下STN网络
Summer_star_summer的博客
12-08 4139
Localisation Net Localisation Net 的目标是学习空间变换参数θ，无论通过全连接层还是卷积层，LocalisationNet 最后一层必须回归产生空间变换参数θ。 输入：特征图U ，其大小为 (H, W, C) 输出：空间变换参数θ（对于仿射变换来说，其大小为（6，）） 结构：结构任意，比如卷积、全连接均可，但最后一层必须是regression layer来产生参数θ，记作θ= floc(U) Grid Generator 该层利用LocalisationNet .
STN_空间变换网络
Twilight737的博客
08-23 4660
STN_空间变换网络 深度卷积网络虽然已经在很多领域取得了较好的效果，但这些模型依旧十分脆弱。例如，对一幅图像进行平移、旋转和缩放等操作后，会使原有的模型识别准确度下降。这种现象可以理解为深度卷积网络的一个通病，一般可以从两方面入手： 一是样本多样性，数据增强，进行更多的变换，令模型见多识广，可以处理各种角度的图片。 二是样本预处理，一般会采用仿射变换对现有的图片进行修正，令后面的卷积网络专门负责处理调整后的标准图片，使模型训练起来更容易。 空间变换网络（Saptial Transformer Networ
Spatial Transformer Networks（STN）详解
WZZ18191171661的博客
09-08 1万+
目录1、STN的作用1.1 灵感来源1.2 什么是STN？2、STN网络架构![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190908104416274.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L...
STN：不规则文本矫正网络的探索
何小义的博客
11-02 1045
STN 网络！
otn与stn网络_光通信网络
weixin_30958737的博客
12-24 4257
所谓光通信，顾名思义，即利用光波进行通信信号传递的通信方式称为光波通信，简称光通信。既然光通信是利用光波进行通信，而光波是一种波长在0.76到0.4微米左右的电磁波，那么可以利用它作为有线通信，也可以利用它作为无线通信。因此请通信人务必注意：现在大家日常经常提到的光通信多是指光的有线通信，严格意义上应称之为光纤通信。光通信是随着通信技术的不断发展、是为了不断满足人们对综合通信业务、多媒体通信业务等...
Spatial Transformer Networks（STN）中文名称
最新发布
03-23
好的，我需要回答用户关于Spatial Transformer Networks的中文名称的问题。首先，我应该查阅提供的引用资料，看看是否有直接提到中文翻译的地方。在引用[2]中，提到了“组合STNs (c-STNs)”和“空间变压器模块”，...
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