空间映射网络--Spatial Transformer Networks

最新推荐文章于 2024-01-05 09:30:00 发布
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分类专栏： Deep Learning
本文介绍了一种用于图像处理的技术——空间变换网络(Spatial Transformer Networks)，该技术能够对图像中的目标进行检测并归一化，以解决角度和尺度变化带来的影响。文章详细解释了如何使用定位网络来获取目标的位置参数，并通过坐标映射实现图像归一化。

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转自：http://blog.youkuaiyun.com/zhangjunhit/article/details/67631762


Spatial Transformer Networks 
主要对目标在特征空间做不变性归一化 解决 角度、尺度等变形引入的影响 
Code: https://github.com/skaae/transformer_network

这里写图片描述

首先我们从图像上有个感性认识，对于一个输入图像，我们首先将目标检测出来，用一个四边形框住，然后将这个四边形里的目标图像进行归一化，最后对归一化的目标分类。

原理图如下所示： 
这里写图片描述

目标检测我们使用一个 定位网络， localisation network，这个网络可以是全链接网络也可以是一个卷积网络。但是最后应该有一个位置回归层，用于输出目标的空间参数信息。有了这个空间参数，我们通过坐标映射将目标进行归一化。得到标准大小的图像。最后使用这个归一化后的图像进行分类识别。 
定位网络和采样映射机制定义了一个空间映射网络。 
The combination of the localisation network and sampling mechanism defines a spatial transformer.

这里写图片描述


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