SpatialTransformerNetworks

SpatialTransformerNetworksOnMNIST

本项目使用Pytorch教程SPATIAL TRANSFORMER NETWORKS TUTORIAL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。

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。

理论部分见：

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

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

3、效果展示

Spatial Transformer Networks对MNIST的“纠正”效果（epoch=20时的效果）

Test Acc