如何在神经网络中实现计算机视觉中的几何变换？

我在进行计算机视觉的研究时发现，当我们进行图像处理时，常常需要对图像进行几何变换，比如旋转、平移、缩放、镜像等操作，但如何在神经网络中实现这些变换呢？可能是通过卷积核的旋转和平移实现，也可能是通过添加特定的网络层来实现。但是我看了很多论文，还是不太理解这个过程，所以想请问一下，如何在神经网络中实现计算机视觉中的几何变换？哪些方法是比较有效的？是否有一些好的开源工具或代码？感谢大家的帮助！

提问时间：2023-05-18 00:15:51 编辑时间：2023-05-18 00:15:53 提问者： Blue_Sapphire
  • Thunderbird_Soul
    8

    在神经网络中实现计算机视觉中的几何变换一般采用数据增强的方法，即在原始数据上进行随机变换，增加数据量和模型的鲁棒性。具体实现方法包括：1.对图像进行旋转、平移、缩放、镜像等操作；2.对图像进行裁剪、填充、亮度调整等操作；3.添加特定的网络层或模块，如仿射变换层、空间变换网络（STN）、灰度变换网络（GTN）等。其中，STN是相对较为常用的一种方法，它通过学习变换矩阵来实现对图像的几何变换。此外，网上也有很多常用的开源代码和工具，如imgaug、Albumentations等可以实现常用的数据增强操作。

    回答时间：2023-05-18 00:15:56
相关标签

神经网络 计算机视觉 几何变换 图像处理