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2016-Spatial Transformer Networks理解2

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http://blog.csdn.net/chamie/article/details/78979171

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2016-Spatial Transformer Networks理解

http://blog.csdn.net/chamie/article/details/78979171

理解Spatial Transformer Networks

随着深度学习的不断发展,卷积神经网络(CNN)作为计算机视觉领域的杀手锏,在几乎所有视觉相关任务中都展现出了超越传统机器学习算法甚至超越人类的能力。一系列CNN-based网络在classification、localization、semantic segmentation、action recognization等任务中都实现了state-of-art的结果。

Spatial-Transformer-Networks-with-Keras:该存储库提供了一个Colab笔记本，该笔记本显示了如何在Keras中构建的CNN内使用空间变压器网络

5星 · 资源好评率100%

带变压器的空间变压器网络该存储库提供了一个Colab笔记本，该笔记本演示了如何在Keras中构建的CNN中使用。我主要使用实用程序功能来演示端到端示例。 STN允许（视觉）网络学习最佳的空间变换，以最大化其性能。换句话说，我们可以预期，当将STN合并到网络中时，它将了解旋转或裁剪（或进行任何仿射变换）给定输入图像多少，从而使自身对于这些更改更加不变。这是一个示范：演示影片请注

Spatial-Transformer-Networks_pytorch:空间变压器网络。请参阅daviddaospatial-transformer-tensorflow

Tpatial-Transformer-Networks-pytorch 请参阅（Tensorflow）。。陈述做的杂乱MNIST数据集的实验。准确性和损失记录可在cnn.out和stn.out中找到。转换img可以在transform_img /中找到。 py35_pytorch03_version包含旧版本代码环境 python3.6 火炬0.4.0 准确性有线电

Spatial Transformers – CO-localisation

•

文章中举例：

•

Given a set of images that are assumed to contain instances of a

common but unknown object class, localise (with a bounding box)

the common object.

Spatial Transformers – 背景知识

•

triplet loss （三重损失） - similarity function

•

triplet 是一个三元组，构成：从训练数据集中随机选一个样本，该样

本称为 Anchor ( 记为 x_a) ，然后再随机选取一个和 Anchor 属于同

一类的样本 Positive ( 记为 x_p) 和不同类的样本 Negative ( 记为

x_n), 由此构成一个（ Anchor ， Positive ， Negative ）三元组。

参考： http://blog.csdn.net/tangwei2014/article/details/46788025

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2016-Spatial Transformer Networks理解2

2016-Spatial Transformer Networks理解

理解Spatial Transformer Networks

Spatial-Transformer-Networks-with-Keras:该存储库提供了一个Colab笔记本，该笔记本显示了如何在Keras中构建的CNN内使用空间变压器网络

Spatial-Transformer-Networks_pytorch:空间变压器网络。 请参阅daviddaospatial-transformer-tensorflow

1506.02025_Spatial Transformer Networks

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