首页 > 其他分享 >3.3 Spatial Transformer

3.3 Spatial Transformer

时间:2023-06-18 18:11:06浏览次数:43  
标签:Transformer layer scaling 3.3 Spatial CNN rotation

1. Spatial Transformer Layer

1.1 CNN is not invariant to scaling and rotation

(1) CNN并不能真正做到scaling和rotation.
(2) 如下图所示,在通常情况下,左右两边的图片对于CNN来说是不一样的.
image

  所以,我们考虑一层layer,这层layer能够对input image进行旋转缩放,以便更好地识别.
  如上图所示,Spatial Transformer Layer是Neuron Network,而它的作用是多学习一层layer,对左边的图片做scaling和rotation后,能够被CNN识别出来.当然,这个Layer也可以transform CNN的feature map.

1.2 How to transform an image/feature map

  
image

标签:Transformer,layer,scaling,3.3,Spatial,CNN,rotation
From: https://www.cnblogs.com/newblg/p/17489439.html

相关文章

  • 人工智能加速走进103.36.167百姓生活
    按照大脑指令可做出灵活动作的智能仿生手,帮助肢体缺失患者重建手部运动功能;会学习的农田打药机器人能在雨雪、低能见度等恶劣条件下自动驾驶作业;宠物型机器人可以陪伴老人和小孩,有温度地进行情感交流……正在浙江杭州举办的2023全球人工智能技术大会上103.36.167.1,形形色色的人......
  • Redis特殊类型之Geospatial
    1.概述redis除了提供了五大基本数据类型String、List、Set、Hash、Zset,还有3个比较特殊的数据类型,Geospatial、Hyperloglog、Bitmap,这三个数据类型有一些比较有趣的应用场景,下面说说Geospatial,主要可以应用于跟地图相关的应用。朋友的定位,附近的人,打车距离计算?Redis的Geo在Redis......
  • Day03 3.3 使用Python还原算法
    Day033.3使用Python还原算法加密分类1、单向加密:MD5、sha系列不可逆2、对称加密:AES、DES3、非对称加密:RSA、DSA4、补充算法:base64【一】md5importhashlibm=hashlib.md5()m.update('helloworld'.encode("utf8"))print(m.hexdigest())【二......
  • [ARM 汇编]进阶篇—存储访问指令—2.3.3 栈操作指令
    栈是一种特殊的数据结构,其特点是后进先出(LIFO,LastInFirstOut)。在ARM汇编中,栈通常用于保存函数调用时的寄存器状态、局部变量和返回地址等。本节将详细介绍ARM汇编中的栈操作指令,并通过实例帮助你更好地理解和掌握这些指令。推入栈(PUSH)PUSH指令用于将一个或多个寄存器......
  • **使用源码部署Nginx 1.23.3的详细步骤和性能优化**
    简介:在本篇博客文章中,我们将详细介绍如何使用源码部署Nginx1.23.3,并提供一些优化措施以提升性能和安全性。将按照以下步骤进行操作:目录准备工作下载和编译Nginx源码安装Nginx配置Nginx优化Nginx性能和安全性启动Nginx服务结论1.准备工作在开始部署Nginx之前,确保你的......
  • transformers
    sentence="Hello,mysoniscuting."input_ids_method1=torch.tensor(tokenizer.encode(sentence,add_special_tokens=True))#Batchsize1  //一次性进行分词和id映射#tensor([101,7592,1010,2026,2365,2003,3013,2075,1012,102])input_token2=......
  • 田渊栋新作:打开1层Transformer黑盒,注意力机制没那么神秘
    前言 从四篇论文入手,Sebastian再谈Transformer架构图。本文转载自机器之心仅用于学术分享,若侵权请联系删除欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理【CV技术指南】CV全......
  • 【实战】霸榜各大医学分割挑战赛的Transformer架构--nnFormer
    文章目录安装下载以及预处理实验数据预处理数据修改源代码错误traintest简介:我们介绍了nnFormer(not-anothertransFormer),一种用于3D医学图像分割的transformer。nnFormer不仅使用了卷积和自注意力的结合,还引入了基于局部和全局体积的自注意机制来学习体积表示。此外,nnFormer......
  • Transformer原论文
    相关工作文献阅读与总结AttentionIsAllYouNeed知乎笔记摘要dominantsequencetransduction显性序列转导模型传统的:基于包括编码器和解码器的复杂递归/CNN卷积神经网络文章提出:Transformer模型,完全基于注意力机制,放弃了循环和卷积介绍最先进的序列模型和转导问题(......
  • 在EasyCVR新版本v3.3中,如何正确接入智能分析网关V2?
    EasyCVR可拓展性强、视频能力灵活、部署轻快,可支持的主流标准协议有国标GB28181、RTSP/Onvif、RTMP等,以及支持厂家私有协议与SDK接入,包括海康Ehome、海大宇等设备的SDK等,能对外分发RTSP、RTMP、FLV、HLS、WebRTC等格式的视频流。智能分析网关是我们的AI边缘计算硬件,其中,V1的基础算......