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卷积神经网络缺乏对输入数据保持空间不变的能力#xff0c;导致模型性能下降。作者提出了一种新的可学习模块#xff0c;STN。这个可微模块可以插入现有的卷积结构中#xff0c;使神经网络能够根据特征图像本身#xff0c;主动地对特征图像进行空间变换#x…1.Abstract
卷积神经网络缺乏对输入数据保持空间不变的能力导致模型性能下降。作者提出了一种新的可学习模块STN。这个可微模块可以插入现有的卷积结构中使神经网络能够根据特征图像本身主动地对特征图像进行空间变换而不需要任何额外的训练监督或优化过程.
2. 灵感 CNN能够学习平移不变性以及隐式的学习旋转不变性。 现在就使用这个attention model 为网络设计一个显式的处理模块专门处理各种变换。
关于平移不变性 假设某个物体移动了很小的范围经过采样后它的输出可能和没有移动的时候是一样的这是 CNN 可以有小范围的平移不变性的原因
3.网络框架
4参数预测Localisation net 4.1实现平移变换 4.2实现缩放变换
4.3实现旋转变换 4.4裁剪变换 剪切变换相当于将图片沿x和y两个方向拉伸且x方向拉伸长度与y有关y方向拉伸长度与x有关用矩阵形式表示前切变换如下 5 Grid generator 5.1 实现坐标映射
输出的图片(i,j)的位置上要对应输入图片的哪个位置 左图没有实现左标映射是恒等变化。 右图是实现坐标映射 5.2 仿射变换关系 从目标图片-------原图片 左图是一些像素点右图是目标目标图的方框是确定的。 一开始右边的方框是没有图的只有坐标为了确定从左图拿过来的小方块应该放在哪里需要遍历右边这个方框的坐标然后再决定应该放在哪个位置。每次从左边拿过来的方块是不固定的而右边待填充的方框却是固定的所以从目标图片-------原图片的坐标映射关系。
6.STN用处 1.STN可作为一种独立的模块可以在不同网络结构的任意节点插入任意个数。 2.STN具有运算速度快的特点它几乎没有增加原网络的运算负担。 3.同一个网络层中也可以插入多个STN来对于多个物体进行不同的空间变换。往往同一个STN模块仅用于检测单个物体并会对其他信息进行剔除。同一个网络层中的STN模块个数在一定程度上影响了网络可以处理的最大物体数量。
ST模块可以方便的嵌入到CNN网络中利用非线性差值将输入U和输出V进行仿射变换得到映射关系从而利用网络反向传播优化参数达到数据在空间位置上的最优值。
