2022年5月16日 · 作者提出一个 structure-texture separation network （STSN），它是一个端到端的学习框架，用于 joint disentanglement（联合拆分）、transformation（转换） adaptation （适应）和 recognition（识别）。 首先，STSN 通过生成模型将 特征分解 为结构（字形）和纹理（噪声）部分，然后在结构特征空间中对齐手印和扫描数据，这样就可以在适应时避免严重噪声造成的负面影响。 其次，通过跨域交换所学的纹理来实现转换，并训练一个用于最终分类的分类器来 …

2024年11月17日 · 空间变换网络 （Spatial Transformer Networks，简称STN）是一种 深度学习 模型，旨在 增强网络对几何变换的适应能力。 STN是由Max Jaderberg等人在2015年提出的，其核心思想是在传统的卷积 神经网络 （CNN）中嵌入一个可学习的模块，该模块能够显式地对输入图像进行空间变换，从而使得网络能够对输入图像的几何变形具有更好的适应性。 STN的引入使得网络能够 自动进行图像的校正，例如旋转、缩放、剪切等，这在很多视觉任务中是非常有用的， …

The task of single image super resolution (SISR) has taken much attention in the last few years due to the wide range of real-world applications. However, most.

2018年3月15日 · We propose a Spatiotemporal Sampling Network (STSN) that uses deformable convolutions across time for object detection in videos. Our STSN performs object detection in a video frame by learning to spatially sample features from the adjacent frames.

论文代码复现Object Detection in Video with Spatiotemporal Sampling Networks.

2020年11月27日 · 本文提出了一个简单高效的时空采样网络STSN，在空间和时间上使用变形卷积，来利用时间信息进行视频目标检测。 STSN学会从临近的视频帧中对有用的特征点进行空间采样，以使给定视频帧中的目标检测精度达到最大。

2024年3月17日 · 空间变换网络（Spatial Transformer Networks，简称STN）是一种深度学习模型，旨在增强网络对几何变换的适应能力。 STN是由Max Jaderberg等人在2015年提出的，其核心思想是在传统的卷积神经网络（CNN）中嵌入一个可学习的模块，该模块能够显式地对输入图像进行空间变换，从而使得网络能够对输入图像的几何变形具有更好的适应性。 STN的引入使得网络能够自动进行图像的校正，例如旋转、缩放、剪切等，这在很多视觉任务中是非常有用的，如图像 …

2021年11月18日 · Sampler 就是用来解决 Grid generator 模块变换出现小数位置的问题的。 针对这种情况，STN采用的是双线性插值 (Bilinear Interpolation)，下面我们来介绍一下这个算法. 1. STN层的实现. import torch.nn.functional as F. import numpy as np. from PIL import Image. import matplotlib.pyplot as plt. #读取图片 . dtype=torch.float) #根据变换矩阵来计算变换后图片的对应位置 .

Spatial Transformer Network （STN）的提出动机源于对池化的改进，即与其让网络抽象的学习位移不变性和旋转不变性，不如设计一个显示的模块，让网络线性的学习这些不变性，甚至将其范围扩展到所有仿射变换乃至非放射变换。 更加通俗的将，STN可以学习一种变换，这种变换可以将进行了仿射变换的目标进行矫正。 这也为什么我把STN放在了OCR这一章，因为在OCR场景中，仿射变换是一种最为常见的变化情况。 基于这个动机，作者设计了Spatial …

2019年6月8日 · 文中展示了STN 的使用可以使模型学习到对平移，缩放，旋转和更通用的变形的不变性，从而在几个基准测试和包含许多变换的任务中产生了SOTA 的性能。 Grid Generator: 输出 Feature Map 的网格坐标是固定的, 但是每个坐标上的值是多少呢? 为了解决这个问题, 首先, 我们需要找到输出 Feature Map 与输入 Feature Map 坐标之间的映射关系, 找到映射关系后, 那么输出Feature Map某个坐标的值由对应输入Feature Map的坐标上的值来填充, 如下图所示 (看图 …