Spatial Transformer Networks

最新推荐文章于 2024-04-02 10:58:24 发布
最新推荐文章于 2024-04-02 10:58:24 发布
阅读量383 收藏
点赞数
分类专栏： AI reading
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。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhayushui/article/details/81698761
版权
本文主要介绍了空间变换网络（Spatial Transformer Networks, STN）的概念及其在深度学习中的应用，并提供了三个不同实现版本的源码链接供读者参考学习。STN能够使神经网络模型学会空间变换，从而增强模型对平移、缩放等空间变化的鲁棒性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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.
STN：Spatial Transformer Networks 空间变换网络
qq_45122568的博客
04-21 7051
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.
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 1102
欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/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...
2016-Spatial Transformer Networks理解2
01-17
http://blog.csdn.net/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...
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）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...
2016-Spatial Transformer Networks理解
01-17
http://blog.csdn.net/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 空间变换网络 详解
张齐贤的博客
08-14 3202
https://blog.csdn.net/zqx951102/article/details/107760893 在这篇论文中，作者用到了STN网络，所以了解了一下： https://www.cnblogs.com/liaohuiqiang/p/9226335.html 这篇链接给出了详细的公式和概念介绍STN网络 为什么提出（Why）： 一个理想中的模型：我们希望鲁棒的图像处理模型具有空间不变性，当目标发生某种转化后，模型依然能给出同样的正确的结果 什么是空间不变性：举例来说，如下图所示，假设一个模型能
[转载]STN：Spatial Transformer Networks 空间变换网络
最新发布
wuling129的专栏
04-02 274
卷积神经网络缺乏对输入数据保持空间不变的能力，导致模型性能下降。虽然CNN中引入池化层有助于满足这一特性，但这种空间不变性仅能在池化矩阵的范围内才具有平移不变性或者在卷积的深层层次上实现。在这篇文章中，作者提出了一种新的可学习模块，STN。这个可微模块可以插入现有的卷积结构中，使神经网络能够根据特征图像本身，主动地对特征图像进行空间变换，而不需要任何额外的训练监督或优化过程。
空间变换网络 Spatial Transformer Networks-STN 详细解读
晨的博客
03-11 8055
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。
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。
论文阅读《Spatial Transformer Networks》
zzchust的专栏
11-09 5924
STN module inserted to CNN without any extra training feature maps learn invariance to translation, scale, rotation, and more generic warping
Spatial Transformer
fanre的专栏
07-01 2555
一、相关知识 参考https://kevinzakka.github.io/2017/01/10/stn-part1/ Spatial Transformer Network是一个可学习的模块，旨在以可计算和可参数化的方式增加卷积神经网络Convolutional Neural Networks的空间不变性spatial invariance。 这一章节主要是为了介绍空间变换中的仿射变换af...
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...
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

打赏作者

阿尔发go

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

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