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 请注意,STN模块如何能够找出数据集的转换,这可能有助于提高其性能。 这是供参考的原始图像: