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， …

2022年7月30日 · It describes common radiation detectors like gas detectors, scintillators, and semiconductors. It explains the function of supporting electronics like preamplifiers, amplifiers, discriminators, and scalers. The preamplifier matches the detector output to the amplifier input. The amplifier increases signal strength for analysis.

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。

在本文中，我们提出了一种新的时空 Transformer 网络（STTNs），它联合利用动态的定向空间依赖和长距离的时间依赖来提高长期交通流预测的准确性。 我们提出了一种新的图神经网络变体，名为空间Transformer，以动态的方式建立具有自 注意力机制 的有向空间依赖关系模型，以捕捉交通流的实时状况和方向。 各种空间依存关系的模式被多头注意力机制联合建模，以考虑多种因素，包括相似性、连接性和协方差。 此外，还开发了时间Transformer来模拟跨多个时间步长的双向 …

2023年7月21日 · STSN 訊息是唯一可以重設這類交易處理序號的訊息。 BIND 、 UNBIND 和 CLEAR 不會影響它們。 如果應用程式想要維護這類交易號碼，則必須在 Open (PLU) OK Response 中指定 APPLTRAN 選項。 主機可以在 BIND 或 CLEAR 之後傳送 STSN，再傳送 SDT 來設定或測試應用程式的交易號碼。

2021年10月8日 · In this article, we propose a novel spectral–spatial transformer network (SSTN), which consists of spatial attention and spectral association modules, to overcome the constraints of convolution kernels.

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. This naturally renders the approach robust to occlusion or motion blur in individual frames.

2024年3月17日 · 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，如图像识别、目标检测和图像分割等。 STN可以使模型学习平移、缩放、旋转和更通用的扭曲的不变性。 （二维空间变换网 …

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 …

Therefore, we aim to explore unsupervised domain adaptation to transfer knowledge from handprinted oracle data, which are easy to acquire, to scanned domain. A publicly available …