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。本文提出了能够学习fea