spatial transform network

空间变换网络（Spatial Transform Network，简称STN）是一种用于深度学习中的空间几何变换的技术。它可以通过学习一个可微的仿射变换，自动调整输入图像的视角、位置和大小，从而提高模型的鲁棒性和泛化能力。

STN 由三个主要组件构成：本地网络（Localisation Network）、网格生成器（Grid Generator）和采样器（Sampler）。本地网络接收输入图像，并输出仿射变换的参数。这些参数被输入到网格生成器中，用于生成规范化网格。最后，采样器根据规范化网格对输入图像进行重采样，生成经过空间变换后的输出图像。

通过引入 STN，模型可以在训练过程中自动学习执行空间变换所需的参数，而无需人工标注。这使得模型能够适应不同的视角、尺度和姿态，并具有一定的几何不变性。STN 在许多计算机视觉任务中都得到了广泛应用，例如图像分类、目标检测和图像生成等。

相关问题

spatial transform

空间变换网络（Spatial Transform Network，STN）是一种用于处理图像中空间变换的神经网络。STN网络通过学习一个空间变换，可以将输入数据转换为期望的形式，同时还可以自动选择感兴趣的区域特征，实现对各种形变的数据进行空间变换。STN网络可以在卷积神经网络（CNN）中加入，通过引入一个空间变换层，提高网络的分类准确性。STN网络具有平移不变性、旋转不变性和缩放不变性等强大的性能。

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空间变换网络（Spatial Transform Networks，STN）是一种网络模型，它可以自适应地对输入数据进行空间变换和对齐，包括平移、缩放、旋转等几何变换。它可以作为网络的第一层，也可以加在现有的卷积网络中，提高分类准确性，尤其在输入数据空间差异较大的情况下。STN不需要关键点的标定，通过局部网络产生仿射变换系数θ，实现空间变换。