TensorFlow 주어진 쎄타를 사용하여 공간 변환기 사용

Question

Spatial Transformer을 TensorFlow와 함께 현지화 네트없이 사용하고 싶지만 대신 주어진 변환 행렬을 사용하십시오. 나는 입력을 바꾸면 안되는 단위 행렬로 변압기를 시험해 보았다. 불행하게도 이것은 사실이 아닙니다. 출력에서 ​​여러 번 변환을 반복하면 이미지가 왼쪽 상단으로 작아지고 작아집니다. 일부 이산화 오류가있을 것이라고 생각했지만 왜 신원 변환에 문제가 있습니까? 확인

in = tf.placeholder(tf.float32, [None, H, W, C], name="input_image") 
theta = tf.placeholder(tf.float32, [None, 6], name="input_theta") 
transformed = transformer(in, theta, [H, W]) 

Answer 1

가 나는 답변을 발견 한 : 문제는 높이와 폭 정규화 좌표를 사용하고,되도록 -1 <= x,y <= 1을 구체적 스케일링 다시 매트릭스 0 <= x < width 좌표로 이루어진다 0 <= y < height

x = (x + 1.0)*(width_f)/2.0 
y = (y + 1.0)*(height_f)/2.0 

_meshgrid 방법에 tf.linspace 기능 변경이 0에서 width-1 또는 heigth-1 및 레모로 이동하기 위해 다음 _interpolate 방법은 다음과 위에서 언급 한 백 스케일링을 사용하면 내 문제가 해결됩니다.