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+# SpatialTransformerNetworks
+SpatialTransformerNetworksOnMNIST
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+本项目使用Pytorch教程[SPATIAL TRANSFORMER NETWORKS TUTORIAL](https://pytorch.org/tutorials/intermediate/spatial_transformer_tutorial.html#depicting-spatial-transformer-networks)的代码，
+并加以修改。主要用来通过理论和实践来学习Spatial Transformer Networks。
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+实验的目的是在MNIST数据集上构建一个常规卷积+全连接层的分类模型，并将Spatial Transformer Networks插入，进行MNIST分类。
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+理论部分见：[]()
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+# 1、如何使用
+先安装requirements.txt文件中的库
+
+然后直接运行main.py文件即可
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+# 2、注意事项
+- 代码会从Internet下载MNIST数据集，所以请保持网络畅通
+- 每训练一个epoch，都会调用visualize_stn将SpatialTransformerNetworks前后效果保存到visual/文件夹下
+- 训练结束后，会调用loop.show()将Test Acc变化曲线保存到result.jpg中
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+# 3、效果展示
+Spatial Transformer Networks对MNIST的“纠正”效果（epoch=20时的效果）
+![image](https://user-images.githubusercontent.com/48787805/191738390-e3719912-7b62-469e-a7d8-d298914927f6.png)
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+Test Acc
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+![image](https://user-images.githubusercontent.com/48787805/191738313-15b6711b-d21e-4d31-80f8-fef993d7aee2.png)