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: 作者說明了CNN對於輸入的數據缺乏空間變換不變形 lack of spatially invariant ability to input data ,因此作者引入了一個spatial transformer module,不需要額外的監督,能夠以data driven的方式學習得到 ...
2018-09-30 12:10 0 934 推薦指數:
url: https://arxiv.org/abs/1506.02025 year:2015 blog: https://kevinzakka.github.io/2017/01/10/stn-p ...
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 ...
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 ...
2015, NIPS **Max Jaderberg, Karen Simonyan, Andrew Zisserman, Koray Kavukcuoglu ** Google DeepMind ...
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 ...
原文鏈接:https://arleyzhang.github.io/articles/7c7952f0/ 論文地址:https://arxiv.org/abs/1506.02025 1 簡介 1 ...
Optical Flow Estimation using a Spatial Pyramid Network spynet 本文將經典的 spatial-pyramid formulation 和 deep learning 的方法相結合,以一種 coarse ...
論文:https://arxiv.org/abs/2001.10291 代碼:https://github.com/JimmyChame/SADNet 當前基於CNN的圖像去噪方法取得 ...