spatial transformer networks | BriefGPT

关键词spatial transformer networks

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高效可扩展的中文字形矢量生成通过组件合成
通过组件组合，提出了一种高效且可扩展的中文向量字体生成方法。该方法通过学习组件的仿射变换并应用于贝塞尔曲线，能够生成大规模复杂的中文字符，在字体生成和零样式字体扩展方面显著优于现有的方法。
PDF3 months ago
熵变换网络：通过切向丛数据流形的学习方法
提出了一种用于图像转换的准确快速插值方法，通过在数据流形分布上进行插值和渐近线估计来计算变换器参数，以提高计算机视觉任务的预测准确性和同时降低计算成本。
PDFa year ago
CVPR野外模拟时钟读取
本文提出了一种用于在自然图像或视频中读取模拟时钟的框架，其中引入了时空变换网络 (STN) 技术的时钟识别体系结构，并训练出在合成数据集上具有良好精度的模型，最终提出了三个基于 COCO、Open Images 和 The Clock mo
PDF3 years ago
STNReID : 使用成对空间变换网络的深度卷积网络进行部分人员重新识别
本研究提出一种基于空间变换网络的深度偏分人员再识别框架，可以用于与整体身份图像匹配。实验结果表明，该框架在偏分人员再识别任务中达到了与最先进方法相当的准确率。
PDF5 years ago
CVPR多层相似度实现高效深度人员再辨识
本文提出基于多层级相似度计算的、高效的全卷积 Siamese 网络，使用卷积层、空间变形网络和深度可分离卷积等技术，在 Person Re-Identification 问题上实现有效的结果。
PDF6 years ago
CVPR针对个体重新识别学习身体和潜在部位上的深度上下文感知特征
本文提出了一种多尺度背景感知网络（MSCAN）用于学习全身和身体部位的强特征，在每个层中通过堆叠多尺度卷积来捕捉局部上下文知识，并且通过使用新的空间约束来学习局部变形行人部分，并将全身和身体部分的表示学习过程集成到一个统一框架中，通过多类人
PDF7 years ago
反向组合空间转换网络
本文研究了传统 Lucas & Kanade 算法和新兴的空间变换网络（STN）之间的理论联系，提出了逆合成空间变换网络（IC-STNs）并证明其在图像对齐和联合对齐分类问题上具有优异的性能。
PDF8 years ago
ECCVgvnn：几何计算机视觉的神经网络库
该论文介绍了 gvnn，一个神经网络库，旨在弥合传统几何计算机视觉和深度学习之间的差距。作者提出了一些新的层，可以插入神经网络，用于几何计算机视觉中的参数化变换，实现端到端的学习，实现对三维几何变换的不变性学习，并通过参数化变换实现无监督学
PDF8 years ago
无线系统同步学习的注意力模型：Radio Transformer Networks
我们使用学习到的注意模型和适用于无线电领域的空间变换引入新的适当变换，通过优化分类精度、稀疏表示和正则化来学习一个定位网络，能够在零知识下对无线电信号进行盲同步和标准化，从而在信噪比方面胜过不带注意力机制的相同系统。
PDF8 years ago