SpatialTransformationLayer

SpatialTransformationLayer[{h,w}]

サイズ c×h0×w0の入力にアフィン変換を適用してサイズ c×h×w の出力を返すネット層を表す．

詳細とオプション

  • SpatialTransformationLayerは，NetGraph等で使うために次のポートを開放する．
  • "Input"3次元配列
    "Localization"長さ6の数値ベクトル
    "Output"3次元配列
  • SpatialTransformationLayer[…][<|"Input"->in,"Parameters"param|>]は，層を適用して明示的に出力を計算する．
  • SpatialTransformationLayer[…][<|"Input"->{in1,in2,…},"Parameters"->{param1,param2,…}|>]は，それぞれの iniと paramiについて明示的に出力を計算する．
  • NumericArrayが入力として与えられると，出力はNumericArrayになる．
  • SpatialTransformationLayerは，後のたたみ込みネットワークの焦点を画像の最高の部分に当てて特定のタスクを実行するために，NetGraph内で使われることが多い．
  • より大きいネットの他の層から推定できない場合は，オプション"Input"->{d1,d2,d3}を使ってSpatialTransformationLayerの入力次元を固定することができる．
  • ポート"Parameters"に与えられたベクトルの6つの成分{zh,sh,th,sv,zv,tv}は，アフィン変換行列におけるパラメータを表す．ただし，ziはズーム，siは尖度，tiは変換，下付き文字の h と v は水平と垂直を表す．"Parameters"が{1,0,0,0,1,0}のとき，恒等変換を得ることができる．
  • Options[SpatialTransformationLayer]は層を構築する際のデフォルトオプションのリストを与える．Options[SpatialTransformationLayer[…]]はデータについて層を評価する際のデフォルトオプションのリストを与える．
  • Information[SpatialTransformationLayer[…]]は層についてのレポートを与える．
  • Information[SpatialTransformationLayer[…],prop]はSpatialTransformationLayer[…]の特性 prop の値を与える．使用可能な特性はNetGraphと同じである．

例題

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例  (2)

出力サイズが0×30のSpatialTransformationLayerを作る：

サイズ1×3×3の入力を想定し，サイズ1×2×2の出力を返す，SpatialTransformationLayerを作る：

この層を入力に適用する：

スコープ  (1)

入出力が画像であるSpatialTransformationLayerを作る：

SpatialTransformationLayerを因子2のズーム変換で画像に適用する：

ズームを連続的に使ってSpatialTransformationLayerを適用する：

アプリケーション  (1)

SpatialTransformationLayerでたたみ込みニューラルネットワークを使って，ランダム変換を伴う手書き数字のMNISTデータベースで数字認識器を訓練する．まず，訓練データをテストデータを入手する：

余分な充填とランダムな変換を訓練データと検定データに適用する関数を定義する：

この関数を使って新たな訓練データと検定データを作る（約1分ほどかかる）：

画像を使って数字を抽出するために画像に適用する最良のアフィン変換を予測するネットワークを作る：

局所化ネットワークによって抽出された部分画像を使うたたみ込み分類ネットワークを作る：

分類ネットワークと局所化ネットワークを空間変換層に付加する：

ネットワークを訓練する：

分類ネットワークを取り除くと，空間変換の効果が可視化できる：

空間変換を検証集合のいくつかの画像に適用する：

検証集合についてのネットワークの確度を得る：

特性と関係  (1)

ImageTransformationを使ってAffineTransformを画像の座標に適用する：

SpatialTransformationLayerについてのパラメータの等価集合を構築する：

Wolfram Research (2017), SpatialTransformationLayer, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/SpatialTransformationLayer.html.

テキスト

Wolfram Research (2017), SpatialTransformationLayer, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/SpatialTransformationLayer.html.

CMS

Wolfram Language. 2017. "SpatialTransformationLayer." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/SpatialTransformationLayer.html.

APA

Wolfram Language. (2017). SpatialTransformationLayer. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/SpatialTransformationLayer.html

BibTeX

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BibLaTeX

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