stn专题
TransFormer学习之基础知识：STN、SENet、CBAM、Self-Attention
1.空间注意力机制STN 参考链接：STN(Spatial Transformer Networks) 参考链接：通俗易懂的Spatial Transformer Networks(STN) 核心动机： 在空间中捕获重要区域特征(如图像中的数字)，将核心区域进行放大居中，使得结果更容易识别主体结构： 局部网络、参数化网络采样（网络生成器）和差分图像采样 1.1 局部网络(Localisat
Spatial Transformer Networks（STN）代码分析
这是比较早的关于 attention的 文章了。 早且作用大，效果也不错。 关于这篇文章的解读有很多，一找一大堆，就不再赘述。 首先看看文章的解读，看懂原理，然后找到代码，对着看看，明白之后就自己会改了，就可以用到自己需要的地方了。 例如，文章解说和代码可参考： 一个文章解说地址 一个code地址 简单来说，就是在分类之前，先将原图作用于一个变换矩阵得到新的图，再去分类。 所以核心就是
STN_空间变换网络
STN_空间变换网络 深度卷积网络虽然已经在很多领域取得了较好的效果，但这些模型依旧十分脆弱。例如，对一幅图像进行平移、旋转和缩放等操作后，会使原有的模型识别准确度下降，这种现象可以理解为深度卷积网络的一个通病，一般可以从两方面入手： 一是样本多样性，数据增强，进行更多的变换，令模型见多识广，可以处理各种角度的图片。 二是样本预处理，一般会采用仿射变换对现有的图片进行修正，令后面的卷积网络专门
文字识别 Optical Character Recognition,OCR CTC STN
文字识别 Optical Character Recognition,OCR 自然场景文本检测识别技术综述 将图片上的文字内容，智能识别成为可编辑的文本。 场景文字识别（Scene Text Recognition，STR） OCR（Optical Character Recognition, 光学字符识别）传统上指对输入扫描文档图像进行分析处理，识别出图像中文字信息。场景文字识别（
CV之STN：《Spatial Transformer Networks空间变换网络》的翻译与解读
CV之STN：《Spatial Transformer Networks空间变换网络》的翻译与解读 导读： 文章主要提出了一个新的可学习模块-空间变换器(Spatial Transformer)，主要解决了卷积神经网络在处理输入数据时较差的空间不变性问题。 该论文的主要贡献和要点总结如下: >> 提出了空间变换器模块，可以在标准神经网络架构中插入，为网络提供空间变换功能。 >> 空间变换器
通俗易懂的Spatial Transformer Networks(STN)(二)
导读 上一篇通俗易懂的Spatial Transformer Networks(STN)(一)中，我们详细介绍了STN中会使用到的几个模块，并且用pytorch和numpy来实现了，这篇文章我们将会利用pytorch来实现一个MNIST的手写数字识别并且将STN模块嵌入到CNN中 STN关键点解读 STN有一个最大的特点就是STN模块能够很容易的嵌入到CNN中，只需要进行非常小的修改即可。上
通俗易懂的Spatial Transformer Networks(STN)(一)
导读 pytorch为了方便实现STN，里面封装了affine_grid和grid_sample两个高级API。对STN不太了解的同学可以参考这篇详细解读Spatial Transformer Networks（STN） 其实STN的作用是想让CNN具备平移、旋转、缩放、剪切不变性，虽然说CNN中的Pooling可以让网络具备一点平移不变性，但这毕竟是隐性的，如果能让网络直接具备这样的能力岂不
关于液晶显示LCD、TFT、IPS、VA、TN、HTN、STN、FSTN、DSTN、CSTN、VATN（BTN）
关于液晶显示屏分类特点LCD-TFT广义TN狭义TN90°液晶扭曲窄视角，单色HTN90-120°液晶扭曲中视角，单色广义STN狭义STN180-270°液晶扭曲宽视角，单色FSTN180-270°液晶扭曲，薄膜补偿宽视角，单色，黄绿或蓝底DSTN180-270°液晶扭曲，双STN技术宽视角，单色，高对比，黑白显示CSTN180-270°液晶扭曲宽视角，彩色（低彩65536），狭义的TFT彩屏VA