3D 池化（MaxPool3D） 和 3D（Conv3d） 卷积详解

最新推荐文章于 2024-08-22 09:16:02 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： maxpool3d conv3d 卷积 原理 替换
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本文详细介绍了3D池化(MaxPool3D)和3D卷积(Conv3d)的概念及操作过程，通过与2D池化的对比帮助理解3D操作。内容包括MaxPool3D的计算原理，以及如何使用MaxPool2d和MaxPool1d实现MaxPool3d的功能。此外，简要提及了Conv3d与MaxPool3D的相似之处，重点在于Conv3d引入了权重。

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3D 池化（MaxPool3D） 和 3D（Conv3d） 卷积详解

池化和卷积的过程是类似的，只是池化没有权重，相比起来更容易说明计算的过程。这里从 3D 池化开始详细介绍 MaxPool3D 和 Conv3d 的过程，并尝试通过 2D 和 1D 的池化来实现 3D 池化的过程。

3D （池化或者卷积）相比 2D 增加了一个维度，但是大致过程依然和 2D 类似，所以在看 3D 之前应该确保已经清楚 2D 的过程了，如果对 2D 不熟悉的朋友，可以参考 动图详细讲解 LeNet-5 网络结构，里面有动图演示。

3D 操作在视频处理中比较常见。通常模型的输入尺寸为 [N, C, H, W]，在视频中通常会加入时间维度也就是输入多帧图像，输入尺寸为 [N, C, F, H, W]，其中 F 为 帧数。

1. 3D 池化（MaxPool3D）

下面是调用 pytorch 中的 MaxPool3d，具体的 API 可以参考官方文档： torch.nn.MaxPool3d。

maxpool = torch.nn.MaxPool3d(kernel_size=(2, 2, 2), stride=(2, 2,
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【理论知识】 2D 卷积、3D 卷积与 3D 池化
nmdbbzcl的博客
02-06 931
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）在计算机视觉、视频处理和医学影像分析等领域取得了显著的成功。卷积操作作为CNN的核心，主要包括二维卷积（2D Convolution）、三维卷积（3D Convolution）和三维池化（3D Pooling）。本文将系统地介绍2D卷积、3D卷积及3D池化的基本原理、数学公式、应用场景，并通过表格和示例详细比较这些操作的差异与优势，以帮助读者深入理解这些关键技术。
26-Conv1d、Conv2d与Conv3d详解
zqb_123的博客
03-18 70
CNN是深度学习的重中之重，而conv1D，conv2D，和conv3D又是CNN的核心，所以理解conv的工作原理就变得尤为重要，卷积中几个核心概念如下。卷积运算：卷积核在输入信号（图像）上滑动，相应位置上进行乘加。卷积核：又称为滤波器，过滤器，可认为是某种特征。卷积过程类似于用一个模版去图像上寻找与它相似的区域，与卷积核模式越相似，激活值越高，从而实现特征提取。卷积维度：一般情况下 ，卷积核在几个维度上滑动就是几维卷积。
3D机器学习（11）：滤镜、卷积、池化、批量标准化
weixin_43242161的博客
09-19 1237
额外话：Pytorch中，小写是函数，大写是类。 滤镜 卷积运算 =∑同尺寸的2个矩阵中同一位置元素相乘，输出为一个数。 在图片处理里面，给图片加上不同的效果，就是使用的卷积核运算。 比如下面的 “锐化图像”，使用的锐化卷积核，周围的-1和核中间的5可以降低某个像素周边的颜色强度但增加其本身的颜色强度，因此显得很突出。 但是在模糊处理这个滤镜下，就可以使用另一个周边与核心都等于1的模...
五、卷积神经网络CNN3（2D与3D卷积、池化）
myani的博客
05-09 2986
2D卷积 2D 卷积操作如图 1 所示，为了解释的更清楚，分别展示了单通道和多通道的操作。且为了画图方便，假定只有 1 个 filter，即输出图像只有一个 chanel。 其中，针对单通道，输入图像的 channel 为 1，卷积核尺寸为 (k_h, k_w, 1)，卷积核在输入图像上的的空间维度（即(height, width)两维）上进行进行滑窗操作，每次滑窗和 (k_h,k_w) 窗口内的 values 进行卷积操作（现在都用相关操作取代），得到输出图像中的一个value。 针对多通道
pytorch 今日小知识3——nn.MaxPool3d 、nn.AdaptiveAvgPool3d、nn.ModuleList
qq_53536373的博客
04-16 1661
你可以把任意 nn.Module 的子类 (比如 nn.Conv2d, nn.Linear 之类的) 加到这个 list 里面，方法和 Python 自带的 list 一样，无非是 extend，append 等操作。但不同于一般的 list，加入到 nn.ModuleList 里面的 module 是会自动注册到整个网络上的，同时 module 的 parameters 也会自动添加到整个网络中。它会根据目标输出大小自适应地调整池化窗口的大小，以保证输出的大小和目标大小一致。3.在复现代码过程中遇到了。
三维最大池化计算输出
qq_34425255的博客
08-22 315
torch.Size([4, 64, 8, 112, 112])是输入，x_rgb = self.rgb_path.maxpool(x_rgb)是最大池化，MaxPool3d(kernel_size=(1, 3, 3), stride=(1, 2, 2), padding=(0, 1, 1), dilation=1, ceil_mode=False)是结构，输出是多少？综上所述,经过这个最大池化层后,输出特征图的尺寸为。发现手动计算和程序自动计算的是一致的。来计算一下这个最大池化层的输出尺寸。
tf.nn.max_pool3d用法
qq_36201400的博客
09-16 1966
tf.nn.max_pool3d：对输入执行最大池化。 在tf 1.x中为tf.compat.v1.nn.max_pool3d tf.nn.max_pool3d( input, ksize, strides, padding, data_format='NDHWC', name=None ) Args input 由data_format指定的格式的5-DTensor。 ksize 一个int或列表ints具有长度1，3或5。输入张量的每个维度的窗...
pytorch中的卷积和池化计算方式详解
09-18
接下来是池化层（MaxPool2d），通常用于降低特征图的空间维度，提高模型效率： 1. `kernel_size`: 池化窗口的大小，同样可以是单个整数或元组。 2. `stride`: 池化步长，默认与`kernel_size`相同，可以调整以控制...
【3D 图像分类】基于 Pytorch 的 3D 立体图像分类1（基础篇）
钱多多先森
06-13 8472
深度学习2维到3维分类任务详解，包括数据、网络、训练和评估。通过本文的学习，对3维数据的处理，可视化和模型构建均有较为深入的理解
python进阶教程：pytorch中的卷积和池化计算方式详解
python函数基础教程
04-21 2437
@本文来源于公众号：csdn2299，喜欢可以关注公众号 程序员学府 TensorFlow里面的padding只有两个选项也就是valid和same pytorch里面的padding么有这两个选项，它是数字0,1,2,3等等，默认是0 所以输出的h和w的计算方式也是稍微有一点点不同的：tf中的输出大小是和原来的大小成倍数关系，不能任意的输出大小；而nn输出大小可以通过padding进行改变 nn...
Keras深度学习实战（7）——卷积神经网络详解与实现
盼小辉丶的博客
06-02 1万+
传统深度前馈神经网络的局限性之一是它并不满足平移不变性，且容易受图像中对象大小的影响。卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 的提出正是用于解决传统神经网络的这些缺陷。即使对象位于图片中的不同位置或其在图像中具有不同占比，CNN 也能够正确的处理这些图像，因此在对象分类/检测任务中更加有效。本节详细介绍了 CNN 的基本概念与计算流程，同时使用 Keras 构建 CNN 模型识别手写数字。.........
理解3d卷积conv3d
LIWEI940638093的博客
12-14 2216
无论是conv3d还是conv2d,不同的通道都表示不同的特征,都是独立于卷积核的构建的,也不会是卷积的方向;卷积都是分别在不同通道上进行的,最后将所有通道的卷积结果相加.通道数即为卷积核的个数.
3D 可视化卷积、池化！终于能看懂神经网络到底在干啥了...
小白学视觉
05-31 770
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达神经网络在工作的时候，里面到底是什么样？为了能透视这个“AI黑箱”中的过程，加拿大蒙特利尔一家公司开发一个3D可视化工具Zetane Engine。只需要上传一个模型，Zetane Engine就可以巡视整个神经网络，并且还可以放大网络中的任何一层，显示特征图，看清流水线上的每一步：△图注：卷积层的特征图（左）和特征图的3D可视...
pytorch系列文档之Pooling layers详解（MaxPool1d、MaxPool2d、MaxPool3d）
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06-05 1万+
MaxPool1d torch.nn.MaxPool1d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False) 输入size为(N,C,L)，在L维进行池化 参数： kernel_size – 池化窗口大小 stride – 步长. Default value is kernel_size padding – padding的值，默认就是不padding dilation – 控制扩
CV论文笔记（一） 3D ConvNets（C3D）
ROM的博客
10-24 6800
参考论文 D. Tran, L. Bourdev, R. Fergus, L. Torresani, and M. Paluri, Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks, ICCV 2015     source code 内容介绍 Abstract 主要谈及Three-fold(三个方面)
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近来需要做一个3DCNN的网络模型，就把tensorflow中2d和3d的卷积和最大池化的API整理了一下，以便加深印象。1、2d卷积1.1 原理首先，上图说明卷积是如何操作的：在第一幅图中，左边为原图，大小为5x5，右上边为卷积滤波器，大小为3x3，卷积操作就是在原图上滑动滤波器窗口，滑动步长可由stride设定，这里是[1,1]，即高和宽都是每次滑动一个步长。每次原图和滤波器对应位置的像素值分别
详解Keras3.0 Layers API: Pooling layers （MaxPooling1D、MaxPooling2D、MaxPooling3D）
lymake的博客
12-12 1678
【代码】详解Keras3.0 Layers API: Pooling layers （MaxPooling1D、MaxPooling2D、MaxPooling3D）
Conv3d 3D卷积
weixin_46118768的博客
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Conv3d 3D卷积
C++ 实现 maxpooling 计算
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03-29 2160
C++ implement Maxpooling 输入参数：featmap, kernel_size (h, w), stride 输出参数：featmap 注意实现 计算输出 feat 大小，难点： 如果 featmap 的大小（高/宽）无法整除 stride 时，则需要进行 padding； 注意 pading 时的填充计算； h,w 不一定相等，stride h,w 也不一定相等； #include <iostream> #include <bits/stdc++.h>
unet3d模型
最新发布
03-24
<think>好的，我需要回答用户关于UNet3D模型的使用教程、架构详解和代码实现的问题。首先，我需要回顾一下UNet的基本结构，因为UNet3D是其三维扩展。根据引用[3]，U-Net有Encoder-Decoder结构，包含下采样和上采样路径，用于图像分割。UNet3D应该是在此基础上将二维操作扩展到三维，比如用3D卷积代替2D卷积。 接下来，架构详解部分需要详细说明UNet3D的各组成部分。比如编码器部分可能由多个3D卷积层和下采样层（如3D MaxPooling）组成，每个阶段提取更高层次的特征。跳跃连接（skip connections）在U-Net中很重要，用于将编码器的特征图与解码器的上采样结果拼接，帮助恢复空间信息。解码器部分可能使用转置卷积或上采样加卷积来进行上采样。 然后，关于代码实现，用户可能需要一个示例。我需要考虑使用深度学习框架如PyTorch或TensorFlow。假设使用PyTorch，可以定义3D卷积层、下采样和上采样模块。编码器块可能包含两个3D卷积层，接着是激活函数和池化。解码器块则包括上采样和特征拼接，然后是卷积层。最后输出层使用1x1x1卷积和sigmoid激活进行分割。 使用教程方面，需要涵盖数据准备（如三维医学图像的预处理）、模型初始化、训练流程（损失函数如Dice Loss，优化器如Adam）、评估指标（如Dice系数）。数据预处理可能需要归一化或标准化，数据增强如旋转、翻转等。训练循环部分要说明如何迭代数据、计算损失、反向传播等。 同时，用户提供的引用中提到WET-UNet和LKM-UNet，特别是状态空间建模和Mamba Block，这可能与UNet的变体有关，但用户的问题集中在UNet3D，所以可能不需要深入这些变体，但如果有相关优化方法可以提及。 需要确保回答结构清晰，分点说明教程、架构和代码。最后生成相关问题，比如如何扩展到3D、优化方法、应用场景等。同时检查引用，比如数据预处理部分引用[1]，架构部分引用[3]，确保正确标注来源。</think>### UNet3D 模型解析与使用指南 #### 一、UNet3D 架构详解 UNet3D 是经典 U-Net 架构的三维扩展，核心结构由**编码器（收缩路径）**、**解码器（扩展路径）**和**跳跃连接**组成，专为处理三维体数据（如医学影像 CT、MRI）设计[^3]。 1. **编码器（下采样路径）** - 使用多个 **3D 卷积层**（如 `Conv3d`）提取空间特征，每级后接 **3D 最大池化层**（如 `MaxPool3d`）降低分辨率。 - 示例模块： $$ \text{Input} \rightarrow \text{Conv3d}(k=3) \rightarrow \text{ReLU} \rightarrow \text{Conv3d}(k=3) \rightarrow \text{ReLU} \rightarrow \text{MaxPool3d}(s=2) $$ 2. **解码器（上采样路径）** - 通过**转置卷积**或**插值上采样**（如 `ConvTranspose3d`）恢复空间分辨率。 - 跳跃连接将编码器特征与解码器特征**拼接（Concatenate）**，增强细节保留能力。 - 示例模块： $$ \text{UpSampled} \rightarrow \text{Concatenate(skip)} \rightarrow \text{Conv3d}(k=3) \rightarrow \text{ReLU} \rightarrow \text{Conv3d}(k=3) \rightarrow \text{ReLU} $$ 3. **跳跃连接** - 直接传递编码器的高分辨率局部特征到解码器，解决三维数据中长程依赖性问题[^2]。 #### 二、代码实现（PyTorch 示例） ```python import torch import torch.nn as nn class DoubleConv(nn.Module): def __init__(self, in_ch, out_ch): super().__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv3d(in_ch, out_ch, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm3d(out_ch), nn.ReLU(inplace=True), nn.Conv3d(out_ch, out_ch, kernel_size=3, padding=1), nn.BatchNorm3d(out_ch), nn.ReLU(inplace=True) ) def forward(self, x): return self.conv(x) class UNet3D(nn.Module): def __init__(self, in_ch=1, out_ch=2): super().__init__() # 编码器 self.enc1 = DoubleConv(in_ch, 64) self.pool1 = nn.MaxPool3d(2) self.enc2 = DoubleConv(64, 128) self.pool2 = nn.MaxPool3d(2) # 解码器 self.up1 = nn.ConvTranspose3d(128, 64, kernel_size=2, stride=2) self.dec1 = DoubleConv(128, 64) # 输入通道数为跳跃连接拼接后的值 # 输出层 self.out_conv = nn.Conv3d(64, out_ch, kernel_size=1) def forward(self, x): # 编码 e1 = self.enc1(x) e2 = self.enc2(self.pool1(e1)) # 解码 d1 = self.up1(e2) d1 = torch.cat([e1, d1], dim=1) # 跳跃连接 d1 = self.dec1(d1) return self.out_conv(d1) ``` #### 三、使用教程 1. **数据准备** - 输入数据格式：`(Batch, Channel, Depth, Height, Width)` - 预处理：标准化（如 `(x - mean)/std`）或归一化到 $[0,1]$[^1]。 2. **模型训练** ```python model = UNet3D(in_ch=1, out_ch=2) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 或 DiceLoss optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(100): for x, y in dataloader: pred = model(x) loss = criterion(pred, y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ``` 3. **应用场景** - 医学影像分割（肿瘤、器官） - 工业三维缺陷检测 - 遥感体数据解析
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