（转载）理解Spatial Transformer Networks

理解Spatial Transformer Networks 转载于:知乎-SIGAI 书的购买链接书的勘误,优化,源代码资源获取全文PDF请查看:理解Spatial Transformer Networks 概述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.a…

[论文理解] Spatial Transformer Networks

Spatial Transformer Networks 简介本文提出了能够学习feature仿射变换的一种结构,并且该结构不需要给其他额外的监督信息,网络自己就能学习到对预测结果有用的仿射变换.因为CNN的平移不变性等空间特征一定程度上被pooling等操作破坏了,所以,想要网络能够应对平移的object或者其他仿射变换后的object有更好的表示,就需要设计一种结构来学习这种变换,使得作用了这种变换后的feature能够能好的表示任务. 网络结构上图中U表示输入feature map,通…

深度学习方法（十二）：卷积神经网络结构变化——Spatial Transformer Networks

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.机器学习技术感兴趣的同学加入. 今天具体介绍一个Google DeepMind在15年提出的Spatial Transformer Networks,相当于在传统的一层Convolution中间,装了一个"插件",可以使得传统的卷积带有了[裁剪].[平移].[缩放].[旋转]等特性:理论上,作者希望可以减少CNN的训练数据量,以及减少做data a…

Spatial Transformer Networks(空间变换神经网络)

Reference:Spatial Transformer Networks [Google.DeepMind]Reference:[Theano源码,基于Lasagne] 闲扯:大数据不如小数据这是一份很新的Paper(2015.6),来自于Google旗下的新锐AI公司DeepMind的四位剑桥Phd研究员. 他们针对CNN的特点,构建了一个新的局部网络层,称为空间变换层,如其名,它能将输入图像做任意空间变换. 在我的论文[深度神经网络在面部情感分析系统中的应用与改良]中,提出了一个有趣观…

spatial transformer networks 这篇论文

大致看了看这个paper, 很novel. 我的观点: 在traditional convolutional neural netwoks 中,我们通常会depend 于 extracting features. 而本paper把 hand-crafted 和 feature extraction 结合在了一起,用于处理 invariance of various inputs. spatial transformer 可以包括:平移.旋转.放缩等操作. 在数学上的名称有:…

论文笔记：空间变换网络（Spatial Transformer Networks）

2015, NIPS Max Jaderberg, Karen Simonyan, Andrew Zisserman, Koray Kavukcuoglu Google DeepMind 为什么提出(Why) 一个理想中的模型:我们希望鲁棒的图像处理模型具有空间不变性,当目标发生某种转化后,模型依然能给出同样的正确的结果什么是空间不变性:举例来说,如下图所示,假设一个模型能准确把左图中的人物分类为凉宫春日,当这个目标做了放大.旋转.平移后,模型仍然能够正确分类,我们就说这个模型在这个任务上具有…

STN(Spatial Transformer Networks)

url: https://arxiv.org/abs/1506.02025 year:2015 blog: https://kevinzakka.github.io/2017/01/10/stn-part1/ https://kevinzakka.github.io/2017/01/18/stn-part2/ code: https://github.com/kevinzakka/spatial-transformer-network Introduce 卷积神经网络定义了一类特别强大的模型,但…

Spatial Transformer Networks

参考:http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/69049680 论文的关键在理解这句话: 先通过V中坐标(xtarget,ytarget)以此找到它在U中的坐标,然后再通过双线性插值采样出真实的像素值,放到(xtarget,ytarget).…

深入理解BERT Transformer ，不仅仅是注意力机制

来源商业新知网,原标题:深入理解BERT Transformer ,不仅仅是注意力机制 BERT是google最近提出的一个自然语言处理模型,它在许多任务检测上表现非常好. 如:问答.自然语言推断和释义而且它是开源的.因此在社区中非常流行. 下图展示了不同模型的GLUE基准测试分数(不同NLP评估任务的平均得分)变化过程. 尽管目前还不清楚是否所有的GLUE任务都非常有意义,但是基于Trandformer编码器的通用模型(Open-GPT.BERT.BigBird),在一年内缩小了任务专用模型…

【转载】图解Transformer（完整版）！

在学习深度学习过程中很多讲的不够细致,这个讲的真的是透彻了,转载过来的,希望更多人看到(转自-张贤同学-公众号). 前言本文翻译自 http://jalammar.github.io/illustrated-transformer ,是笔者看过的把 Transformer 讲解得最好的文章.这篇文章从输入开始,一步一步演示了数据在 Transformer 中的流动过程.由于看过一些中文翻译的文章,感觉不够好,所以我自己翻译了一个版本,在一些难以直译的地方,我加入了一些原文没有的文字说明,来更好…

Spatial Transformer Network

https://blog.csdn.net/yaoqi_isee/article/details/72784881 Abstract: 作者说明了CNN对于输入的数据缺乏空间变换不变形(lack of spatially invariant ability to input data),因此作者引入了一个spatial transformer module,不需要额外的监督,能够以data-driven的方式学习得到输入图像的空间变换参数,赋予网络spatial invariant能力. Int…

Graph Transformer Networks 论文分享

论文地址:https://arxiv.org/abs/1911.06455 实现代码地址:https://github.com/ seongjunyun/Graph_Transformer_Networks 看分享之前可以把论文读一遍,代码看一看,这样必定会事半功倍! ### 论文目的是通过构造GTN(Graph Transformer Networks),来学习到异构网络中有效的节点表示. ### 其他现有方法(GNNs)的缺点: 1. 对于异构图,由于GNN只用于处理同构图,因此效果不好.…

[转载] 理解RESTful架构

原文: http://www.ruanyifeng.com/blog/2011/09/restful.html 理解RESTful架构作者: 阮一峰日期: 2011年9月12日越来越多的人开始意识到,网站即软件,而且是一种新型的软件. 这种"互联网软件"采用客户端/服务器模式,建立在分布式体系上,通过互联网通信,具有高延时(high latency).高并发等特点. 网站开发,完全可以采用软件开发的模式.但是传统上,软件和网络是两个不同的领域,很少有交集:软件开发主要针对单机…

（转载）Convolutional Neural Networks卷积神经网络

Convolutional Neural Networks卷积神经网络 Contents 一:前导 Back Propagation反向传播算法网络结构学习算法二:Convolutional Neural Networks卷积神经网络三:LeCun的LeNet-5 四:CNNs的训练过程五:总结本文是我在20140822的周报,其中部分参照了以下博文或论文,如果在文中有一些没说明白的地方,可以查阅他们.对Yann LeCun前辈,和celerychen2009.zouxy09表示感谢…

[转载] 理解OAuth 2.0

转载自http://www.ruanyifeng.com/blog/2014/05/oauth_2_0.html OAuth是一个关于授权(authorization)的开放网络标准,在全世界得到广泛应用,目前的版本是2.0版. 本文对OAuth 2.0的设计思路和运行流程,做一个简明通俗的解释,主要参考材料为RFC 6749. 一.应用场景为了理解OAuth的适用场合,让我举一个假设的例子. 有一个"云冲印"的网站,可以将用户储存在Google的照片,冲印出来.用户为了使用该服务,…

论文阅读理解 - Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation

http://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/72732220 keywords 人体姿态估计 Human Pose Estimation 给定单张RGB图像,输出人体某些关键点的精确像素位置. 全卷积网络 Stacked Hourglass Networks 多尺度特征 Features processed across all scales 特征用于捕捉人体的空间关系 Capture spatial relationships associated…

[论文理解]Region-Based Convolutional Networks for Accurate Object Detection and Segmentation

Region-Based Convolutional Networks for Accurate Object Detection and Segmentation 概括这是一篇2016年的目标检测的文章,也是一篇比较经典的目标检测的文章.作者介绍到,现在表现最好的方法非常的复杂,而本文的方法,简单又容易理解,并且不需要大量的训练集. 文章的大致脉络如图. 产生region proposal 文章提到了滑窗的方法,由于滑窗的方法缺点非常明显,就是每次只能检测一个aspect ratio,所以确…

[转载]理解HTML语义化

声明: 本文转载于:freeyiyi1993博客. 原文地址:http://www.cnblogs.com/freeyiyi1993/p/3615179.html 1.什么是HTML语义化? <基本上都是围绕着几个主要的标签,像标题(H1~H6).列表(li).强调(strong em)等等> 根据内容的结构化(内容语义化),选择合适的标签(代码语义化)便于开发者阅读和写出更优雅的代码的同时让浏览器的爬虫和机器很好地解析. 2.为什么要语义化? 为了在没有CSS的情况下,页面也能呈现出很好地内…

[转载] 理解 rto

原文: http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxNjM3MDkyOQ==&mid=204656491&idx=1&sn=5046aa16eee05e84d554caf36dafcf42#rd http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxNjM3MDkyOQ==&mid=204729635&idx=1&sn=81db3ca7ce0361a1f258de24d836bb6a#rd http://mp.w…

(转载)理解Java中的引用传递和值传递

关于Java传参时是引用传递还是值传递,一直是一个讨论比较多的话题,有论坛说Java中只有值传递,也有些地方说引用传递和值传递都存在,比较容易让人迷惑.关于值传递和引用传递其实需要分情况看待,今天学习和分析一下,着急可以先看最后的结论. 1.基本类型和引用类型在内存中的保存 Java中数据类型分为两大类,基本类型和对象类型.相应的,变量也有两种类型:基本类型和引用类型.基本类型的变量保存原始值,即它代表的值就是数值本身:而引用类型的变量保存引用值,"引用值"指向内存空间的地址,代表…

[转载]理解 Git 分支管理最佳实践

原文理解 Git 分支管理最佳实践 Git 分支有哪些在进行分支管理讲解之前,我们先来对分支进行一个简单的分类,并明确每一类分支的用途. 分支分类根据生命周期区分主分支:master,develop: 临时分支:feature/*,release/*,hotfix/*: 根据用途区分发布/预发布分支:master,release/*: 开发分支:develop: 功能分支:feature/*: 热修复分支:hotfix/*: 分支的用途 master:作为发布分支,随时可以将分支上的代…

[转载]理解Tomcat的Classpath-常见问题以及如何解决

摘自: http://www.linuxidc.com/Linux/2011-08/41684.htm 在很多Apache Tomcat用户论坛,一个问题经常被提出,那就是如何配置Tomcat的classpath,使得一个web应用程序能够找到类或者jar文件,从而可以正常工作.就像许多困扰Tomcat新用户的问题一样,这个问题也很容易解决.在这篇文章中,我们将会介绍Tomcat是如何产生和利用classpath的,然后一个一个解决大多数常见的与classpath相关的问题. 为什么Clas…

stn,spatial transformer network总结

对整篇paper的一个总结:https://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/69049680 github:1.https://github.com/Dive-frank/caffe_stn 有prototxt,并且prototxt看起来写的还不错 2.https://github.com/christopher5106/last_caffe_with_stn,最原始的用caffe写stn的 stn就是一个模块,可以加在任何两个卷积之间,是无监督学…

[转载]理解 I/O Completion Port (IOCP完成端口)

原文:理解 I/O Completion Port (IOCP完成端口)欢迎阅读此篇IOCP教程.我将先给出IOCP的定义然后给出它的实现方法,最后剖析一个Echo程序来为您拨开IOCP的谜云,除去你心中对IOCP的烦恼.OK,但我不能保证你明白IOCP的一切,但我会尽我最大的努力.以下是我会在这篇文章中提到的相关技术: I/O端口同步/异步堵塞/非堵塞服务端/客户端多线程程序设计 Winsock API 2.0 在这之前,我曾经开发过一个项目,其中一块需要网络支持,当时还考虑到了代码的…

[转载] 理解 epoll 的事件触发机制

原文: http://weibo.com/p/1001603862394207076573?sudaref=weibo.com epoll的I/O事件触发方式有两种模式:ET(Edge Triggered)和LT(Level Triggered). 这个触发模式其实是events(事件)的属性,该属性是和POLLIN.POLLOUT等属性并列且混杂使用的,而events有时依附在fd(文件描述符)上的,所以可以说:这个触发模式是events所依附的fd的属性.区分events和fd的原因是ker…