8.NN特殊结构(1)——Spatial Transformer

2019-02-20 本文已影响16人 SpareNoEfforts

这里介绍三种特殊的结构：spatial transformer layer，highway network & grid LSTM，还有recursive network。
本节介绍：spatial transformer layer.

如下图所示，输入5和6，你把他直接放大或者旋转，对于CNN来说，他认为是不一样的。那怎么办呢？那中间加一个Layer，旋转缩放层，即spatial transformer layer，也是一个NN layer。它不仅可以transform输入图像，也可以transform feature map。

那么我们要怎么对一个image/feature map做transform呢？我们假设以下图左边这个image是transform前的结果 $layer$ $l-1$ ，右边这个image是transform后的结果 $layer$ $l$ ，很明显，这次转换是把image由上往下做了平移。

一般而言，一个全连接层的式子我们可以写成： $a_{nm}^l = \sum\limits_{i = 1}^3 {\sum\limits_{j = 1}^3 {w_{nm,ij}^la_{ij}^{l - 1}} }$ ，第 $l$ 层里面的每一个神经元的输出是 $a_{nm}^l$ 。如果我们想做到以上的这个平移的转换，我们只要适当的调整权重 $w_{nm,ij}^l$ 。那么什么样的weight可以让我们做到平移这件事呢？即： $a_{nm}^l = a_{(n - 1)m}^{l - 1}$ ，如果 $i=n-1,j=m$ 的话， $w_{nm,ij}^l = 1$ ，否则， $w_{nm,ij}^l = 0$ ,这样子就可以做到平移。

接下来，我们来做放缩：

下图上面是将图像放大两倍的做法；下面是将图像缩小，移到右上角的做法：

接下来，我们来做image的旋转：比如，逆时针旋转120度：

如果我们想要控制两张image之间的关系，我们要怎么做呢？如果只是旋转平移缩放的话，即 $\varphi$ $tranform$ ，我们其实只需要 $6$ 个参数，也就是 $abcdef$ 这6个参数，我们就可以把一张image变成另外一张image。即：神经网络的输入是一整张image，输出是一个六维的vector： $[\begin{array}{*{20}{c}} a&b\\ c&d \end{array}][\begin{array}{*{20}{c}} e\\ f \end{array}]$