Inverse Compositional Spatial Transformer Networks (ICSTN)

1. IC-STN模型本质

如图1所示，在原始论文中提出了一个称为STN的方法：通过一个几何预测器估计校正参数p，并将其应用到输入图像I_{in}以得到修正后的图像I_{out}。该方法的核心思想在于利用几何变换来改善图像质量。

图1：STN的工作原理

图2 STN内部结构

相比于STN而言，在IC-STN中将扭曲参数（warp parameter）p以显式的方式提取出来，并对该参数执行多次迭代运算。具体流程可参考图3。通过实证研究发现，在这种设计下能够进一步提高模型的准确度。

图3 IC-STN

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