在本教程中,您将学习如何使用称为空间变换器网络的视觉注意机制来扩充您的网络.你可以在DeepMind paper 阅读更多有关空间变换器网络的内容. 空间变换器网络是对任何空间变换的差异化关注的概括.空间变换器网络(简称STN)允许神经网络学习如何在输入图像上执行空间变换,以增强模型的几何不变性.例如,它可以裁剪感兴趣的区域,缩放并校正图像的方向.而这可能是一种有用的机制,因为CNN对于旋转和缩放以及更一般的仿射变换并不是不变的. 关于STN的最棒的事情之一是能够简单地将其插入任何现有的CNN,
今天在看opencv官方给出的仿射变换计算仿射变换矩阵的文档的时候,发现官方文档中有个很明显的错误,再次给大家提个醒. 官方文档连接: http://opencv.willowgarage.com/documentation/cpp/imgproc_geometric_image_transformations.html#warpAffine 其中,在说如何计算仿射矩阵的时候, 原文是这样说的: cv::getRotationMatrix2D¶ Comments from the Wiki Ma