url: https://arxiv.org/abs/1506.02025 year:2015 blog: https://kevinzakka.github.io/2017/01/10/stn-p ...
https: blog.csdn.net yaoqi isee article details Abstract: 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 ...
2018-09-30 12:10 0 934 推荐指数:
url: https://arxiv.org/abs/1506.02025 year:2015 blog: https://kevinzakka.github.io/2017/01/10/stn-p ...
大致看了看这个paper, 很novel. 我的观点: 在traditional convolutional neural netwoks 中,我们通常会depend 于 extract ...
Spatial Transformer Networks 简介 本文提出了能够学习feature仿射变换的一种结构,并且该结构不需要给其他额外的监督信息,网络自己就能学习到对预测结果有用的仿射变换。因为CNN的平移不变性等空间特征一定程度上被pooling等操作破坏了,所以,想要网络能够应对 ...
2015, NIPS **Max Jaderberg, Karen Simonyan, Andrew Zisserman, Koray Kavukcuoglu ** Google DeepMind ...
Reference:Spatial Transformer Networks [Google.DeepMind]Reference:[Theano源码,基于Lasagne] 闲扯:大数据不如小数据 这是一份很新的Paper(2015.6),来自于Google旗下的新锐AI公司DeepMind ...
原文链接:https://arleyzhang.github.io/articles/7c7952f0/ 论文地址:https://arxiv.org/abs/1506.02025 1 简介 1 ...
Optical Flow Estimation using a Spatial Pyramid Network spynet 本文将经典的 spatial-pyramid formulation 和 deep learning 的方法相结合,以一种 coarse ...
论文:https://arxiv.org/abs/2001.10291 代码:https://github.com/JimmyChame/SADNet 当前基于CNN的图像去噪方法取得 ...