空间映射网络--Spatial Transformer Networks
2017-03-28 09:29
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Spatial Transformer Networks
主要对目标在特征空间做不变性归一化 解决 角度、尺度等变形引入的影响
Code: https://github.com/skaae/transformer_network
首先我们从图像上有个感性认识,对于一个输入图像,我们首先将目标检测出来,用一个四边形框住,然后将这个四边形里的目标图像进行归一化,最后对归一化的目标分类。
原理图如下所示:
目标检测我们使用一个 定位网络, localisation network,这个网络可以是全链接网络也可以是一个卷积网络。但是最后应该有一个位置回归层,用于输出目标的空间参数信息。有了这个空间参数,我们通过坐标映射将目标进行归一化。得到标准大小的图像。最后使用这个归一化后的图像进行分类识别。
定位网络和采样映射机制定义了一个空间映射网络。
The combination of the localisation network and sampling mechanism defines a spatial transformer.
主要对目标在特征空间做不变性归一化 解决 角度、尺度等变形引入的影响
Code: https://github.com/skaae/transformer_network
首先我们从图像上有个感性认识,对于一个输入图像,我们首先将目标检测出来,用一个四边形框住,然后将这个四边形里的目标图像进行归一化,最后对归一化的目标分类。
原理图如下所示:
目标检测我们使用一个 定位网络, localisation network,这个网络可以是全链接网络也可以是一个卷积网络。但是最后应该有一个位置回归层,用于输出目标的空间参数信息。有了这个空间参数,我们通过坐标映射将目标进行归一化。得到标准大小的图像。最后使用这个归一化后的图像进行分类识别。
定位网络和采样映射机制定义了一个空间映射网络。
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