????????在ConvNN中，我们通常使用池化层来提供空间不变性，池化层可以将复杂的图像划分为cells,每个小网格监测信息描述输出，而不用关注其位置信息。
? ? ? ? 但是池化层有以下缺点：1）丢弃了75%的特征激活，使我们丢失位置信息，但视觉认知任务中这是非常重要的。2）池化是Local and predefined，小的感受野会影响网络更深的层，使中间特征图经受更大的输入失真，但增大感受野又会使下采样特征图太激进。
? ? ? ? 即由一个受限的预定义的池化机制处理空间变化，会导致CONVNET对于较大的输入失真并不具有不变性。
? ? ? ? 所以引入 spatial transformer network ，具有以下特点：
? ? ? ? 1）模块化：可以插入任何结构，只用作很小的调整。
? ? ? ? 2）可微分：对于他插入的端对端模型可以反向传播训练。
? ? ? ? 3）动态：相比于对所有输入样本作用相同的池化层，它对于每个输入样本执行active空间变换。
?https://arxiv.org/abs/1506.02025
图像处理仿射变换步骤包括：
1）生成一个由坐标组成的采样网格，和图片维度一样。
2）应用变换矩阵到采样网格上。
3）从原始图像上使用插值技术采样生成的网格。
A:定位网络： 输出要用在输入特征图上的仿射变换的参数。
? ? ? ? 输入：（H,w,c)形状的特征图
? ? ? ? 输出：形如（6，）的变换矩阵
? ? ? ? 结构：完全连接网络或卷积层
B 参数化采样网格: Grid Generator输出一个参数化采样网格，是一组点，输入应该能被采样去生成想要的变换输出。
? ? ? ? 执行以下操作：
? ? ? ??1）生成一个由坐标组成的采样网格，和图片维度一样。
????????2）应用变换矩阵到采样网格上。
C 可微图像采样：可以使用双线性插值采样或其他可微的采样。这一步即通过指明采样网格的形状进行上采样和下采样，
网络即是要学习这种最优的仿射变换参数。