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PyTorch 1.0 中文官方教程:空间变换器网络教程

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ApacheCN_飞龙
发布2022-05-07 14:03:02
2270
发布2022-05-07 14:03:02
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文章被收录于专栏:信数据得永生

译者:冯宝宝

作者: Ghassen HAMROUNI

https://pytorch.org/tutorials/_images/FSeq.png
https://pytorch.org/tutorials/_images/FSeq.png

在本教程中,您将学习如何使用称为空间变换器网络的视觉注意机制来扩充您的网络。你可以在 DeepMind paper阅读有关空间变换器网络的更多内容。

空间变换器网络是对任何空间变换的差异化关注的概括。空间变换器网络(简称STN)允许神经网络学习如何在输入图像上执行空间变换,以增强模型的几何不变性。例如,它可以裁剪感兴趣的区域,缩放并校正图像的方向。它可能是一种有用的机制,因为CNN对于旋转和缩放以及更一般的仿射变换并不是不变的。 关于STN的最棒的事情之一是能够简单地将其插入任何现有的CNN,只需很少的修改。

代码语言:javascript
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# License: BSD
# 作者: Ghassen Hamrouni

from __future__ import print_function  
import torch  
import torch.nn as nn  
import torch.nn.functional as F  
import torch.optim as optim  
import torchvision  
from torchvision import datasets, transforms  
import matplotlib.pyplot as plt  
import numpy as np  

plt.ion()   # 交互模式

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在这篇文章中,我们尝试了经典的MNIST数据集。使用标准卷积网络增强空间变换器网络。

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原始发表:2019-02-03,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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