原文:論文筆記:空間變換網絡(Spatial Transformer Networks)

, NIPS Max Jaderberg, Karen Simonyan, Andrew Zisserman, Koray Kavukcuoglu Google DeepMind 為什么提出 Why 一個理想中的模型:我們希望魯棒的圖像處理模型具有空間不變性,當目標發生某種轉化后,模型依然能給出同樣的正確的結果 什么是空間不變性:舉例來說,如下圖所示,假設一個模型能准確把左圖中的人物分類為涼宮春 ...

2018-06-25 22:08 1 14509 推薦指數:

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STN-Spatial Transformer Networks-論文筆記

原文鏈接:https://arleyzhang.github.io/articles/7c7952f0/ 論文地址:https://arxiv.org/abs/1506.02025 1 簡介 1.2 問題提出 CNN在圖像分類中取得了顯著的成效,主要是得益於 CNN 的深層結構具有 空間 ...

Mon Jan 06 15:43:00 CST 2020 0 717
Spatial Transformer Networks(空間變換神經網絡)

Reference:Spatial Transformer Networks [Google.DeepMind]Reference:[Theano源碼,基於Lasagne] 閑扯:大數據不如小數據 這是一份很新的Paper(2015.6),來自於Google旗下的新銳AI公司DeepMind ...

Wed Oct 21 23:02:00 CST 2015 10 16562
spatial transformer networks 這篇論文

大致看了看這個paper, 很novel. 我的觀點: 在traditional convolutional neural netwoks 中,我們通常會depend 於 extract ...

Sun Jun 18 17:57:00 CST 2017 2 6246
[論文理解] Spatial Transformer Networks

Spatial Transformer Networks 簡介 本文提出了能夠學習feature仿射變換的一種結構,並且該結構不需要給其他額外的監督信息,網絡自己就能學習到對預測結果有用的仿射變換。因為CNN的平移不變性等空間特征一定程度上被pooling等操作破壞了,所以,想要網絡能夠應對 ...

Mon Sep 09 06:36:00 CST 2019 0 362
STN(Spatial Transformer Networks)

url: https://arxiv.org/abs/1506.02025 year:2015 blog: https://kevinzakka.github.io/2017/01/10/stn-p ...

Sun Jun 09 06:03:00 CST 2019 0 1339
論文筆記4:Segmenter: Transformer for Semantic Segmentation

論文地址:https://arxiv.org/abs/2105.05633 1 引言 圖像語義分割在單個圖像塊級別通常表現得比較模糊,文章提出了一種基於tansformer的語義分割模型,可以在網絡傳播過程中建模全局上下文信息。其網絡結構是在ViT模型的基礎上進行擴展,以適應語義分割任務 ...

Mon Jul 26 21:17:00 CST 2021 0 225
論文筆記-Squeeze-and-Excitation Networks

作者提出為了增強網絡的表達能力,現有的工作顯示了加強空間編碼的作用。在這篇論文里面,作者重點關注channel上的信息,提出了“Squeeze-and-Excitation"(SE)block,實際上就是顯式的讓網絡關注channel之間的信息 (adaptively recalibrates ...

Fri Jan 05 07:10:00 CST 2018 0 1375
 
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