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Tensorflow: Potenciando Convoluciones con Spatial Transformers (parte 2)

Spatial Transformer Networks

En el artículo anterior hicimos una introducción a las Spatial Transformer Networks (STN) y desarrollamos su componente Localisation Network. Hoy nos centraremos en desarrollar los dos componentes restantes. Grid Generator El objetivo de Grid Generator es obtener un “Parameterised Sampling Grid”, que son un conjunto de puntos del feature map de entrada U a partir de […]

Tensorflow: Potenciando Convoluciones con Spatial Transformers (parte 1)

Spatial Transformer Networks

En el artículo anterior vimos en qué consistía el concepto de convolución. Esta, aunque está dando muy buenos resultados en ámbitos de visión artificial e incluso en problemas de series temporales, tiene una serie de debilidades en cuanto a su capacidad de resistencia frente a variaciones en los datos. La capa de Pooling aplica un […]

Potenciando Convoluciones con Transformaciones Afines

Spatial Transformer Networks: convolución

En DIA4RA tenemos que dotar al robot de capacidad para interpretar visualmente lo que le rodea. En el ámbito de la visión artificial, los algoritmos basados en Redes Neuronales Convolucionales han conseguido grandes resultados y actualmente se aplican en áreas que van desde la detección de tumores a la conducción autónoma. Las Redes Convolucionales se […]