随着深度学习技术的迅速发展，各种新颖且高效的网络模型不断涌现，其中空间变换网络（STN）就是一种能够显著提高模型性能的创新技术。STS旨在使神经网络具备自动调整和校正输入图像的能力，从而提升识别准确率和鲁棒性。
STS通过引入一个可学习的变换模块，该模块能够预测并应用适当的仿射变换，例如缩放、旋转和平移等，来优化输入图像。这种能力使得STS可以应用于多种场景，如物体检测、图像分类和增强现实等领域。此外，STS还具有良好的通用性和适应性，可以在不同的数据集上进行训练，并在测试时处理未见过的数据。这使得STS成为了一种非常有潜力的技术，有望在未来得到更广泛的应用和发展。