SPN 是空间线性变换的网络结构，应用在物体识别或者分类中对目标物体进行校正，或者3D物体的空间旋转。
来自SPN
我们看一下其网络结构
来自SPN
Localisation net：其实是一个参数生成的网络，关于变换的参数
Grid generator：利用生成的变换参数，将本地生成的网格进行变换，并转移网格点上的值。如果是2D的图像U，本地生成2D grid(比如meshgrid(1:640,1:480)), 然后对没一个pixel(x,y)进行转换得到在V上对应的位置(x',y')，然后通过论文提出的max operation(需要去看论文，类似于插值操作，这个可以自己定义不同的核函数)得到对应的值，从而计算loss.
基于别人的代码，我写了一个3D Spatial Transformation Net, 有需要的可以通过邮箱联系我hulan@shanghaitech.edu.cn
