1.6 三维卷积

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#神经网络

博客围绕神经网络展开，但具体内容缺失。神经网络是信息技术领域重要概念，在有监督学习等方面有广泛应用。

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【三维目标检测】3DSSD（二）
叶子的博客
07-28 5601
3DSSD三维目标检测模型发表在CVPR2020《3DSSD目前，基于体素的3D单级检测器已经有很多种，而基于点的单级检测方法仍处于探索阶段。3DSSD是一种轻量级且有效的基于点的3D单级目标检测器，在精度和效率之间取得了良好的平衡。所有现有的基于点的方法中必不可少的所有上采样层和refine操作都被放弃了，以减少大量的计算成本。3DSSD在下采样过程中提出了一种新的融合采样策略，以使对较少代表性点的检测变得可行。...
pytorch实现卷积神经网络实验
qq_37534947的博客
11-16 1万+
一：手写二维卷积的实现 要求： 手写二维卷积的实现，并从至少一个数据集上进行实验，这里我选取了车辆分类数据集（后面的实验都是用的车辆分类数据集），主要根据数据集的大小，手动定义二维卷积操作，如：自定义单通道卷积、自定义多通道卷积、自定义卷积层等。 实验过程： 1.1相关包的导入 1. import torch 2. import numpy as np 3. import random 4. from IPython import display 5. from matplotlib imp
Python-PointConv三维点云上的深度卷积网络
08-11
PointConv：三维点云上的深度卷积网络
1-6 三维卷积
diyudong4681的博客
11-04 694
三维卷积（Convolutions over volumes） 假如说你不仅想检测灰度图像的特征，也想检测 RGB 彩色图像的特征。彩色图像如果是 6×6×3，这里的 3指的是三个颜色通道，你可以把它想象成三个 6×6图像的堆叠。为了检测图像的边缘或者其他的特征，不是把它跟原来的 3×3 的过滤器做卷积，而是跟一个三维的过滤器，它的维度是 3×3×3，这样这个过滤器也有三层，对应红绿、...
浅析3D卷积
最新发布
必燃
06-07 1016
本文探讨了3D卷积在高光谱和多光谱分类任务中的应用。文章首先介绍了传统2D卷积和深度可分离卷积的特点，指出深度可分离卷积通过分离特征提取和通道变换环节显著减少了参数量。随后重点论述了3D卷积的特点，它能同时处理空间维度和通道维度的特征，适合处理高光谱数据和多模态融合任务。文章还对比了不同卷积方式的适用场景，并讨论了CNN与Transformer架构在多模态处理中的优劣。最终强调应根据具体任务需求选择合适的卷积方式和参数设置。
python实现3D卷积（convolve3d）
qq_35872942的博客
07-27 3200
import numpy as np import scipy img = np.random.rand(64, 64, 54)#three dimensional image k1 = np.array([0.114,0.141,0.161,0.168,0.161,0.141,0.114])#the kernel along the 1st dimension k2 = k1#the kernel along the 2nd dimension k3 = k1#the kernel along the 3
三维卷积
qq_35482604的博客
03-31 216
使用python实现3d卷积
qq_35455503的博客
09-07 1271
代码： import numpy as np def conv_per_kernel(feat,kernel,s,p): c, h, w = feat.shape c, k, _ = kernel.shape newh = int((h + 2 * p - k) / s) + 1 neww = int((w + 2 * p - k) / s) + 1 res = np.zeros([newh, neww]) temp=np.zeros([h+2*p,w
吴恩达深度学习笔记：卷积神经网络（Foundations of Convolutional Neural Networks）1.5-1.6
weixin_43597208的博客
08-15 1216
在这个例子中就是 6×6×3，这里的𝑛𝑐就是通道数目，然后卷积上一个𝑓 × 𝑓 × 𝑛𝑐，这个例子中是 3×3×3，按照惯例，这个（前一个𝑛𝑐）和这个（后一个𝑛𝑐）必须数值相同。它用 6×6×3 的图像，然后卷积上这两个不同的 3×3 的过滤器，得到两个 4×4 的输出，它们堆叠在一起，形成一个 4×4×2 的立方体，这里的 2 的来源于我们用了两个不同的过滤器。但到目前为止，我们所使用的是关于矩阵的卷积，例如 6×6 的矩阵。
深度学习笔记(4)：1.6-1.8 简单卷积网络
kkkkkiko的博客
09-20 500
1.6 对立方体做卷积(convolutions over columes) 这一小节我们讲对立方体做卷积，图片从2D的灰度图像变为3D的RGB彩色图像，这三层分别对应红绿蓝三个通道，如下图所示： 图片规模由6*6变为6*6*3，这三个数字分别表示图片的高、宽和通道的数目(#channels)。图片规模由2D变为3D，filter规模也跟着由2D变为3D的3*3*3，这三个数字表示filt...
CUDA编程07 - 卷积的优化
GPU全栈博主
08-19 1041
在接下来的几篇文章中，我们将讨论一组重要的并行计算模式。这些模式是许多并行算法的基础，这些算法出现在许多并行应用中。我们将从卷积开始，卷积是一种流行的数组操作，广泛应用于信号处理、数字录音、图像处理、视频处理和计算机视觉等领域。在这些应用领域中，卷积通常作为一种滤波器，转化信号和像素为更理想的值。我们的图像模糊核就是这样一种滤波器，它平滑信号值，以便人们能够看到整体趋势。另一个例子是高斯滤波器，这是一种卷积滤波器，可以用来锐化图像中物体的边界和边缘。卷积通常执行大量的算术运算，以生成每个输出元素。
Python-DNN-3D-Convolution(3D卷积)
qq_37535492的博客
10-20 1676
import numpy as np import math def convlution(image,kernel,step,padding): ''' W`=((W-kernel+2*padding)/step)+1 H`=((H-kernel+2*padding)/step)+1 输入格式： image=(C,W,H) Kernel_size...
python for i in range 三维_python中的三维卷积
weixin_39571179的博客
12-02 272
虽然循环可以工作，但跟踪嵌套循环也很困难。您可以考虑调用卷积定理来更容易地执行卷积。见here。在使用numpy的fft模块，您可以计算原始图像堆栈的n维离散Fourier变换，并将其乘以大小相同的核的n维Fourier变换(文档可找到here)。因为你的2D内核是一个3x3数组，它是一个3x3xz正方形的“支柱”，你可以用0填充这个数组来相应地增加维数。在试试这个：import numpy as...
keras三维矩阵卷积
weixin_40849273的博客
04-01 1928
对于输入一个维度为（32，32，8）的矩阵，如果让卷积核为64，padding为same，则卷积后的维度为（32，32，64）。 也就是说，扩展维度为输入矩阵维度的最后一个。 再比如，输入为（20，8，65）如果让卷积核为65，padding为same，则卷积后的维度为（20，8，65）。 ...
吴恩达CNN之三维卷积
qq_51659249的博客
03-12 706
学习之后对卷积神经网络的工作原理有了更加深刻的理解，尤其对卷积核的个数，通道数这些名词都有了更急清楚的认识
吴恩达-深度学习-卷积神经网络-多层卷积 笔记
洪流之源
05-11 1万+
你已经知道如何对二维图像做卷积了，现在看看如何执行卷积不仅仅在二维图像上，而是三维立体上。 我们从一个例子开始，假如说你不仅想检测灰度图像的特征，也想检测RGB彩色图像的特征。彩色图像如果是6×6×3，这里的3指的是三个颜色通道，你可以把它想象成三个6×6图像的堆叠。为了检测图像的边缘或者其他的特征，不是把它跟原来的3×3的过滤器做卷积，而是跟一个三维的过滤器，它的维度是3×3×3，这样这...
卜若的代码笔记-python系列-神经网络篇-第八章：tf.nn.conv2D函数
qq_37080133的博客
02-08 231
简介：该函数主要用于计算卷积 使用实例： import tensorflow as tf import numpy as np #ma1 = tf.placeholder([6,6]) data = [3,0,1,2,7,4, 1,5,8,9,3,1, 2,7,2,5,1,3, 0,1,3,1,7,8, 4,2,1,6,...
深度学习——卷积运算计算公式：输入输出关系、输出维度、参数量
qq_40894813的博客
07-22 3万+
在进行深度学习训练时，优化器会对模型的参数进行优化，以寻找到一组最优解。一个简单的卷积神经网络，可以分为卷积池化层和全连接层，全连接层中的参数可以用神经元连接的权重W来表示，而卷积层的参数往往是用卷积核参数来表示。 2D卷积 对于输入层为 Win×Hin×DinW_{i n} \times H_{i n} \times D_{i n}Win​×Hin​×Din​的特征图，输出为Wout ×Hout ×Dout W_{\text {out }} \times H_{\text {
深度学习笔记----三维卷积及其应用（3DCNN,PointNet,3D U-Net）
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YOULANSHENGMENG的博客
11-15 7万+
目录 1.什么是三维卷积 1.1 三维卷积简介 1.2 三维卷积的工作原理 2，三维卷积核多通道卷积的区别 2.1 多通道卷积 2.2 三维卷积和多通道卷积之间的区别 2.3 总结 3，三维卷积的应用 3.1 视频分类 3.2 点云分类 3.2.1 PointNet网络亮点 3.2.2PointNet网络结构 3.3 图像分割(U-Net) 3.3.1 二维的U-Net 3.3.2 三维的U-Net 1.什么是三维卷积 1.1 三维卷积简介 二维卷积是在...
如何利用py绘制卷积神经网络工作原理图 给出完整详细的代码
04-29
3. **维度转换**：展平层明确显示三维到一维的数据结构变化 4. **参数显示**：`show_shapes=True`自动标注数据形状（如$(None, 26, 26, 32)$） --- ### 四、运行环境配置 ```bash pip install tensorflow ...
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