Spatial Transformation Network


CNN을 통해 이미지 분류를 할 때, 특정 부분을 떼어내서 집중적으로 학습시키는 것은 Spatial Transformation Network라고 한다. 이미지 분류 문제에서는 spatial invariance(이미지가 변환되어도 그 이미지로 인식하는 것. 고양이를 90도 회전시켜놓아도 고양이로 인식하는 능력)가 중요한데 일반적인 CNN에서는 이를 해결하기 위해 max pooling layer가 필요하다. Spartial Transformation은 max pooling layer보다 더 좋은 spatial invariance 능력을 갖게 하기 위해 이미지의 특정 부분을 자르고 변환해서 그 부분만 떼어서 트레이닝을 시킨다. 이 변환하는 과정을 affine transformation이라고 하는데 아래 그림을 보면 이해할 수 있다. 



CNN 안에 하나의 layer로 spartial transformation module이 들어가는데 이 layer는 위의 affine transformation을 하는데 필요한 parameter을 배운다. 이는 일반적인 regression 과정이다. 정교하게 하기 위해서는 많은 트레이닝 데이터가 필요하다.



위 그림은 DeepMind에서 Spartial Transformation Network 관한 논문을 낼때 들어간 그림인데 일부러 지저분하게 변경한 MNIST 데이터에 이 spatial transformation을 적용해서 원하는 부분을 잘라내서 변환하는 것을 보여주고 있다. MNIST 같은 simple한 데이터셋에서는 큰 효과가 없을지 몰라도 원하는 데이터에 여러가지 잡음이 있는 경우 spartial transformation이 좋은 성능을 보여줄 것으로 기대된다.


참고

https://adeshpande3.github.io/adeshpande3.github.io/The-9-Deep-Learning-Papers-You-Need-To-Know-About.html

https://www.slideshare.net/xavigiro/spatial-transformer-networks?from_action=save

https://github.com/oarriaga/spatial_transformer_networks/blob/master/src/mnist_cluttered_example.ipynb