空间变换网络（SpatialTransformerNetwork，STN）作为一种可微分的深度学习模块，近年来在计算机视觉领域受到了广泛关注。
STN能够对输入数据进行空间变换，例如平移、旋转、缩放和裁剪等，从而提高模型对不同视角、尺度和形变的鲁棒性。
本文首先介绍了空间变换网络的基本概念、发展历程以及研究意义；其次，对基于深度学习的空间变换网络模型进行了分类阐述，并重点介绍了其在图像分类、目标检测和图像分割等领域的应用；最后，总结了空间变换网络模型的优势和存在的挑战，并展望了其未来的发展趋势。
关键词：空间变换网络；深度学习；图像分类；目标检测；图像分割
近年来，深度学习技术在计算机视觉领域取得了突破性进展，尤其是在图像分类、目标检测、图像分割等任务中表现出了优异的性能[13-14]。
然而，传统的深度学习模型通常假设输入数据是经过对齐和标准化的，对于现实世界中普遍存在的视角变化、尺度变化、形变等因素缺乏鲁棒性。
为了解决这个问题，Jaderberg等人[18]于2015年提出了空间变换网络（SpatialTransformerNetwork，STN）。
STN是一种可微分的深度学习模块，可以插入到现有的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）中，通过学习输入数据的空间变换参数，实现对输入数据的空间变换，从而提高模型对不同视角、尺度和形变的鲁棒性。
空间变换网络主要由三个部分组成：定位网络（LocalizationNetwork）、网格生成器（GridGenerator）和采样器（Sampler）。
其中，定位网络用于预测空间变换参数，例如仿射变换矩阵的参数；网格生成器利用预测的变换参数对输入数据进行网格划分，得到采样网格；采样器根据采样网格对输入数据进行采样，得到经过空间变换后的输出数据。
