Konvolutionella neurala nätverk definierar en exceptionellt kraftfull klass av modeller, men begränsas fortfarande av bristen på förmåga att vara rumsligt invariant till inmatningsdata på ett beräknings- och parametereffektivt sätt. I detta arbete introducerar vi en ny inlärningsbar modul, den rumsliga Transformer, som uttryckligen tillåter rumslig manipulation av data inom nätverket. Denna differentierade modul kan infogas i befintliga konvolutionella arkitekturer, vilket ger neurala nätverk förmågan att aktivt rumsligt omvandla funktionskartor, beroende på själva funktionen karta, utan någon extra utbildning övervakning eller modifiering av optimeringsprocessen. Vi visar att användningen av rumsliga transformatorer resulterar i modeller som lär sig variation till översättning, skala, rotation och mer generisk förvrängning, vilket resulterar i state-of-the-art prestanda på flera riktmärken, och för ett antal klasser av transformationer.
Spatial transformation nätverk REF lära sig en omvandling av ingång tensor, vilket förenklar ytterligare bearbetning i nätverket.
Spatial Transformer Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}