原文:[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,想要網絡能夠應對平移的object或者其他仿射變換后的object有更好的表示,就需要設計一種結構來學習這種變換,使得作用了 ...

2019-09-08 22:36 0 362 推薦指數:

查看詳情

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] Squeeze-and-Excitation Networks

Squeeze-and-Excitation Networks 簡介 SENet提出了一種更好的特征表示結構,通過支路結構學習作用到input上更好的表示feature。結構上是使用一個支路去學習如何評估通道間的關聯,然后作用到原feature map上去,實現對輸入的校准。支路的幫助 ...

Sun Sep 08 23:27:00 CST 2019 0 476
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
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
[論文理解] Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again

Making Convolutional Networks Shift-Invariant Again Intro 本文提出解決CNN平移不變性喪失的方法,之前說了CNN中的downsample過程由於不滿足采樣定理,所以沒法確保平移不變性。信號處理里面解決這樣的問題是利用增大采樣頻率或者用抗 ...

Thu Jan 23 11:20:00 CST 2020 1 819
[論文理解] Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming

Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming 簡介 這是我看的第一篇模型壓縮方面的論文,應該也算比較出名的一篇吧,因為很早就對模型壓縮比較感興趣,所以抽了個時間看了一篇,代碼也自己實現了一下,覺得還是挺容易 ...

Tue Oct 01 08:42:00 CST 2019 1 1130
[論文理解] CapsuleNet

CapsuleNet 前言 找了很多資料,終於把整個流程搞懂了,其實要懂這個運算並不難,難的對我來說是怎么用代碼實現,也找了github上的一些代碼來看,對我來說都有點冗長,變量分布太遠導致我腦袋炸了,所以我就在B站找視頻看看有沒有代碼講解,算是不負苦心吧,終於把實現部分解決了。 不寫論文 ...

Mon Oct 14 10:14:00 CST 2019 0 427
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM