Spatial Transfomer Networks

最新推荐文章于 2024-11-04 19:10:54 发布
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分类专栏： machine learning CV
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qiusuoxiaozi/article/details/77678473
本文深入解析了深度学习中空间变换网络（Spatial Transformer Networks）的工作原理和技术细节，通过两部分全面介绍，提供了清晰易懂的实现指导。

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理解Spatial Transformer Network
SIGAI_优快云的博客
08-10 7903
其它机器学习、深度学习算法的全面系统讲解可以阅读《机器学习-原理、算法与应用》，清华大学出版社，雷明著，由SIGAI公众号作者倾力打造。 书的购买链接 书的勘误，优化，源代码资源 概述 随着深度学习的不断发展,卷积神经网络(CNN)作为计算机视觉领域的杀手锏,在几乎所有视觉相关任务中都展现出了超越传统机器学习算法甚至超越人类的能力。一系列CNN-based网络在classificati...
STN：Spatial Transformer Networks 空间变换网络
qq_45122568的博客
04-21 7257
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.
2016-Spatial Transformer Networks理解
01-17
http://blog.youkuaiyun.com/chamie/article/details/78979171
Spatial Transformer Networks
zhuiqiuk的专栏
02-14 2万+
TF code： https://github.com/kevinzakka/spatial-transformer-network 一、相关背景 如果网络能够对经过平移、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，我们就说这个网络具有空间变换不变性（将平移、旋转、缩放及裁剪不变性统称为空间不变性）。具有空间变换不变性的网络能够得到更精确地分类结果。传统CNN网络的池化层具有平...
Deformable ConvNets--Part2：(STN)Spatial Transfomer Networks论文解读
DFan的NoteBook
03-24 4565
Deformable ConvNet简介 关于Deformable Convolutional Networks的论文解读，共分为5个部分，本章是第二部分： [ ] Part1： 快速学习实现仿射变换 [x] Part2： Spatial Transfomer Networks论文解读 [ ] Part3： TenosorFlow实现STN [ ] Part4： Deformable Con...
详细解读Spatial Transformer Networks（STN）-一篇文章让你完全理解STN了
zhuiqiuk的专栏
02-14 3680
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...
2016-Spatial Transformer Networks理解2
01-17
http://blog.youkuaiyun.com/chamie/article/details/78979171
理解Spatial Transformer Networks
08-13
随着深度学习的不断发展,卷积神经网络(CNN)作为计算机视觉领域的杀手锏,在几乎所有视觉相关任务中都展现出了超越传统机器学习算法甚至超越人类的能力。一系列CNN-based网络在classification、localization、semantic...
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.
Transfomer模型设计
07-31
规划模型设计 组织数据源数据 建立模型 日期维度 多数据源 度量 备选钻取路径 货币转换 模型设计原则
【深度学习】论文笔记：空间变换网络（Spatial Transformer Networks）
最新发布
Yaoyao2024的博客
11-04 4217
博主简介：努力学习的22级计算机科学与技术本科生一枚🌸博主主页：往期回顾：每日一言🌼:今天不想跑，所以才去跑，这才是长距离者的思维。——村上春树（Spatial Transformer Networks，简称STN）是一种模型，旨在。STN是由Max Jaderberg等人在2015年提出的，其核心思想是在传统的卷积神经网络（CNN）中嵌入一个可学习的模块，该模块能够显式地对输入图像进行空间变换，从而使得网络能够对输入图像的几何变形具有更好的适应性。STN的引入使得网络能够。
「Deep Learning」Note on Spatial Transformer Networks
小锋子Shawn
04-10 459
Sina Weibo：小锋子Shawn Tencent E-mail：403568338@qq.com http://blog.youkuaiyun.com/dgyuanshaofeng/article/details/79875310 论文笔记 空间变换器网络（Spatial Transformer Networks, STN）是谷歌DeepMind的杰作。 卷积网络（ConvNet）缺乏对输...
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...
空间变换网络 Spatial Transformer Networks-STN 详细解读
晨的博客
03-11 9611
空间变换网络（STN）提出了一种神经网络的新颖子结构，能够显著增强网络对于几何变换的鲁棒性。STN通过在传统神经网络架构中嵌入一个可微分的空间变换模块，允许网络自动学习到对输入图像进行最优空间变换的能力。这一过程包含三个关键部分：定位网络（localization network）、网格生成器（grid generator）和采样器（sampler）。定位网络负责预测空间变换的参数；网格生成器根据这些参数创建一个对应变换后的输出图像的坐标网格；采样器则使用这个网格来产生变换后的输出图像。
视觉transformer图片处理思路
haohulala的博客
04-19 1万+
我们知道，transformer要求将图片分为patch，然后输入网络进行计算，那么我们就需要将二维的图片处理成一维的embeding形式，今天我来给大家介绍一下图片处理的思路。 我们演示一下处理下面这张图片 我们将图片按照16*16的大小进行分片，得到的结果如下图所示 接下来我们需要将patch变成tensor。在此之前先介绍一下传统CNN图片处理和transformer图片处理之间的区别 我们可以看到，传统CNN图片处理得到的向量是三维的，而transformer图片处理得到的向量是
通俗易懂的Spatial Transformer Networks(STN)(一)
修炼之路
01-14 6023
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
【论文笔记】Spatial Transformer Networks
热门推荐
shaoxiaohu的专栏
07-02 3万+
卷积神经网络（CNN）已经被证明能够训练一个能力强大的分类模型，但与传统的模式识别方法类似，它也会受到数据在空间上多样性的影响。这篇Paper提出了一种叫做空间变换网络（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）。
spatial transformer networks
09-13
空间变换网络（Spatial Transformer Networks，STN）是一种神经网络结构，用于改善卷积神经网络（CNN）的空间不变性。STN可以对经过平移、旋转、缩放和裁剪等操作的图像进行变换，使得网络在变换后的图像上得到与原始图像相同的检测结果，从而提高分类的准确性。STN由三个主要部分组成：局部化网络（Localisation Network）、参数化采样网格（Parameterised Sampling Grid）和可微分图像采样（Differentiable Image Sampling）。 局部化网络是STN的关键组件，它负责从输入图像中学习如何进行变换。局部化网络通常由卷积和全连接层组成，用于估计变换参数。参数化采样网格是一个由坐标映射函数生成的二维网格，它用于定义变换后每个像素在原始图像中的位置。可微分图像采样则是通过应用参数化采样网格来执行图像的变换，并在变换后的图像上进行采样。 使用STN的主要优点是它能够在不改变网络结构的情况下增加空间不变性。这使得网络能够处理更广泛的变换，包括平移、旋转、缩放和裁剪等。通过引入STN层，CNN可以学习到更鲁棒的特征表示，从而提高分类准确性。 关于STN的代码实现，您可以在GitHub上找到一个示例实现。这个实现使用TensorFlow框架，提供了STN网络的完整代码和示例。您可以通过查看该代码来了解如何在您的项目中使用STN。 综上所述，spatial transformer networks（空间变换网络）是一种神经网络结构，用于增加CNN的空间不变性。它包括局部化网络、参数化采样网格和可微分图像采样三个部分。通过引入STN层，CNN可以学习到更鲁棒的特征表示，从而提高分类准确性。在GitHub上有一个使用TensorFlow实现的STN示例代码供参考。
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