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spatial transformer
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CVPR
基于图形的空间变换器与记忆重放的多未来行人轨迹预测
本文提出了一种基于多尺度图形空间变换和记忆重现的轨迹平滑算法模型，可以在预测单一和多个未来路径的同时，综合利用空间信息并修正时间不一致的轨迹，同时还提出了一个新的评估指标来评估多轨迹预测的全面性。
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2 years ago
CVPR
GAN 监督下的密集视觉对准
本研究提出了 “GAN 监督学习” 框架，该框架通过 GAN 生成的训练数据，同时学习判别模型，以及针对密集视觉对准问题的 GANgealing 算法，该算法采用 Spatial Transformer 将 GAN 生成的未对准数据随机样本
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3 years ago
生成模型中外观和视角的明确分离
通过一个双重潜在空间信息的生成模型，我们利用空间变换器和变分自动编码器构成了一种具有归纳偏差的 Variationally Inferred Transformational Autoencoder (VITAE) 方法用于实现解缠表示的学
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5 years ago
IJCAI
深度循环空间感知网络在人群计数中的应用
本文提出了一种利用神经网络及空间变换模型解决人流量不规则变化问题的方法，在 4 个数据集上实验得到了 12%-22.8% 的改进。
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6 years ago
空间变换网络
引入一种新的可学习模块 ——Spatial Transformer，能够在现有的卷积网络结构中显式地允许对数据进行空间操作，从而使得模型得以学习对于平移、缩放、旋转以及基于更一般的扭曲变换的不变性，其模型表现在多个基准测试数据集上达到了最先
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9 years ago
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