空间映射网络--Spatial Transformer Networks

最新推荐文章于 2024-08-16 17:28:14 发布
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分类专栏： 神经网络&深度学习 文章标签： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u014568921/article/details/72565148
本文深入探讨了深度学习中的一种特殊网络结构——空间变换网络（Spatial Transformer Networks, STNs）。介绍了STNs如何通过学习进行空间变换来提高模型的准确性，并讨论了其在不同任务中的应用潜力。此外，还涉及了如何将此技术从caffe框架移植到更高版本的方法。

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论文阅读《Spatial Transformer Network》
yj_isee的博客
05-27 6382
Google DeepMindAbstract:作者说明了CNN对于输入的数据缺乏空间变换不变形(lack of spatially invariant ability to input data)，因此作者引入了一个spatial transformer module，不需要额外的监督，能够以data-driven的方式学习得到输入图像的空间变换参数，赋予网络spatial invariant能力
ST-GAN: Spatial Transformer Generative Adversarial Networks for Image Compositing 原文翻译
tommorrow12的博客
04-13 4875
ST-GAN：用于图像合成的空间变换器生成敌对网络 目录 摘要 1.介绍 2.相关工作 3.方法 3.1、迭代几何校正 3.2、顺序对抗训练 3.3、敌对目标 4.实验 4.1、3D立方体 4.2、室内物体 4.3、眼镜 5.结论 论文地址 摘要 我们解决了向前景对象发现真实几何校正的问题，使得它在合成到背景图像时显得自然。为了实现这一目标，我们...
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...
【论文笔记-5】Spatial Transformer Networks(STN)
Paul_Huang的专栏
11-18 2428
Spatial Transformer Networks(STN)-论文笔记 1. 问题提出 CNN在图像分类中取得了显著的成效，主要是得益于 CNN 的深层结构具有 ：平移不变性、缩小不变性\color{red}平移不变性、缩小不变性平移不变性、缩小不变性；还对缺失的空间不变性（spatially  invariance）\color{red}空间不变性（spatially\;invariance）空间不变性（spatiallyinvariance）做了相应的实验。 缩小不变性缩小不变性缩小不变性主
STN：Spatial Transformer Networks 空间变换网络
qq_45122568的博客
04-21 7241
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.
Transformer-Based Attention Networks for Continuous Pixel-Wise Prediction 基于Transformer注意力网络连续像素级与估计
MengYa_Dream的博客
11-10 4516
Transformer-Based Attention Networks for Continuous Pixel-Wise Prediction 基于Transformer注意力网络的连续的像素级的
详细解读Spatial Transformer Networks（STN）-一篇文章让你完全理解STN了
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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
ICLR 2024 - Spike-driven Transformer V2 - Meta Spiking Neural Network Architecture Inspiring the Des
最新发布
画心
08-16 1991
具体来说，本文将 NeurIPS 2023 发表的第一版工作中的脉冲驱动的 Transformer 扩展为元架构，并探索了结构、脉冲驱动自注意力和跳跃连接对其性能的影响。
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 segmentation、action recognization等任务中都实现了state-of-art的结果。
2016-Spatial Transformer Networks理解
01-17
http://blog.youkuaiyun.com/chamie/article/details/78979171
Spatial-Transformer-Networks-with-Keras:该存储库提供了一个Colab笔记本，该笔记本显示了如何在Keras中构建的CNN内使用空间变压器网络
04-18
带变压器的空间变压器网络 该存储库提供了一个Colab笔记本，该笔记本演示了如何在Keras中构建的CNN中使用 。 我主要使用实用程序功能来演示端到端示例。 STN允许（视觉）网络学习最佳的空间变换，以最大化其性能。 换句话说，我们可以预期，当将STN合并到网络中时，它将了解旋转或裁剪（或进行任何仿射变换）给定输入图像多少，从而使自身对于这些更改更加不变。 这是一个示范： 演示影片 请注意，STN模块如何能够找出数据集的转换，这可能有助于提高其性能。 这是供参考的原始图像：
spatial transformer networks
雪招在等开花
09-01 1486
Kevin Zakka's Blog 在ConvNN中，我们通常使用池化层来提供空间不变性，池化层可以将复杂的图像划分为cells,每个小网格监测信息描述输出，而不用关注其位置信息。 但是池化层有以下缺点：1）丢弃了75%的特征激活，使我们丢失位置信息，但视觉认知任务中这是非常重要的。2）池化是Local and predefined，小的感受野会影响网络更深的层，使中间特征图经受更大的输入失真，但增大感受野又会使下采样特征图太激进。 即由一个受限的预定...
spatial transformer network
fanre的专栏
07-01 338
spatial transformer network (STN)
qq_32425195的博客
08-22 1007
STN
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