使用卷积神经网络实现3D MNIST数字识别

最新推荐文章于 2025-04-28 15:50:22 发布
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文章标签： cnn 3d 人工智能 机器学习-深度学习
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本文详细介绍了如何使用卷积神经网络（CNN）对3D MNIST数据集进行手写数字识别。从3D MNIST数据集的特点，到构建Keras CNN模型，再到数据预处理、模型训练与评估，最后分析模型性能，文章提供了完整的源代码和实践指导。

在本文中，我们将介绍如何使用卷积神经网络（CNN）来实现对3D MNIST数据集中的手写数字进行识别。我们将首先了解3D MNIST数据集的特点，然后构建一个CNN模型，并使用Python编写相应的源代码。

  1. 3D MNIST数据集简介
    3D MNIST是对经典MNIST数据集的扩展，它包含了一系列28x28x28体积的三维手写数字图像。每个图像表示一个手写数字（0到9之间的数字）。与传统的MNIST数据集中的二维图像不同，3D MNIST数据集提供了更多的信息，可以更好地捕捉数字的形状和结构。

  2. CNN模型构建
    我们将使用Keras库来构建CNN模型。下面是模型的结构：

    from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv3D, MaxPooling3D, Flatten
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基于三维卷积神经网络的维立体MNIST数据集分类
loop_syntax648的博客
09-22 174
然而，对于一些特殊的数据集，例如维立体MNIST数据集，传统的二维卷积神经网络可能无法很好地捕捉到数据中的三维结构信息。通过使用三维卷积神经网络，我们能够从三维空间中捕捉到更多的信息，提高模型在这种类型数据集上的分类性能。我们将首先对数据集进行介绍，然后构建和训练Conv3D模型，最后评估模型的性能。通过以上步骤，我们成功地实现了基于Conv3D的维立体MNIST数据集的分类任务。现在，我们可以开始训练我们的模型了。我们使用fit()函数来进行模型训练，并指定一些训练参数，例如批次大小和训练轮数。
基于Conv3D实现三维MNIST数据集分类
loop_syntax648的博客
09-17 158
三维立体MNIST数据集是对传统MNIST数据集的扩展，每个样本不再是二维图像，而是一个表示立体物体的三维体素块。近年来，随着机器学习和深度学习的快速发展，对于处理三维数据的需求也越来越多。通过构建合适的网络模型并进行适当的数据处理，我们可以实现准确的三维数据分类。train_images和test_images分别是训练集和测试集的输入特征，train_labels和test_labels则是对应的标签。通过合理的网络设计和数据处理，我们可以对三维立体数据进行分类。接下来，我们需要加载并预处理数据集。
3D MNIST-3D数字识别数据
11-15
3D MNIST 是一个3D数字识别数据，用以识别三维空间中的数字字符，，，3D MNIST 是一个3D数字识别数据，用以识别三维空间中的数字字符
3D-MNIST-PyTorch-Lightning
04-05
3D MNIST：PyTorch照明 3D MNIST模型，主要用于与一起玩。 数据集 3D MNIST数据集可从。 PyTorch Lightning数据模块使用下载数据集。 必须Kaggle凭据。 模型 一个简单的3D CNN模型。
3d-MNIST-classification-PointNet
05-01
使用PointNet，2D-CNN，3D-CNN和其他一些ML方法进行3D MNIST分类 介绍 在这项工作中，我使用Pointnet，2D-CNN，3D-CNN和其他一些ML方法对3d-mnist点云进行分类。 您可以在找到数据集。 点云是几何数据结构的一种重要类型。 由于格式不规则，大多数研究人员将此类数据转换为规则的3D体素网格或图像集合。 您可以使用3D-CNN_classifier.ipynb在3D-体素网格上应用3D-CNN。 但是，这使数据变得不必要地庞大，并导致了问题。 在点网论文中，他们设计了一种新型的神经网络，它直接消耗点云，这很好地考虑了输入中点的排列不变性。 他们的名为PointNet的网络为从对象分类，零件分割到场景语义解析的应用程序提供了统一的体系结构。 虽然很简单，但PointNet高效且高效。 在此存储库中，我们使用了他们在发布的代码，并进行了一些更改
基于卷积神经网络的3D MNIST数字识别
VnReact的博客
09-26 213
然而，大多数研究工作都集中在2D图像上，对于涉及时间维度的任务，如视频分析和动作识别，仍然存在挑战。为此，我们将探讨如何基于CNN实现3D MNIST数字识别，以提高对MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）数据集中时序信息的利用能力。通过基于CNN实现3D MNIST数字识别的研究，我们能够充分利用MNIST数据集中数字出现和消失的时序信息，提高数字识别的准确度。我们可以将每个2D图像复制为多个平面，形成一个3D数据集。
基于卷积神经网络的手写数字识别
需要远程指导仿真实验、代码有问题的，请后台私信或者关注公众号
04-25 2600
我们这里要解决的问题是，将手写数字的灰度图像（28 像素×28 像素）划分到10个类别中（0~9）。我们将使用 MNIST 数据集，它是机器学习领域的一个经典数据集，这个数据集包含60000张训练图像和10000张测试图像，由美国国家标准与技术研究院在20世纪 80年代收集得到。我们先来看一个简单的卷积神经网络示例，即使用卷积神经网络对MNIST数字进行分类，这个任务我们在前面章节使用全连接网络做过。虽然本例中的卷积神经网络很简单，但其精度肯定会超过前面章节的全连接网络。
【图像分类】卷积神经网络之LeNet5网络模型实现MNIST手写数字识别
学无止境、积少成多、厚积薄发
02-21 1579
卷积神经网络之LeNet5网络模型实现MNIST手写数字识别，文末附完整项目代码和数据集
3D MNIST 数字识别数据数据集
07-07
传统的二维识别方法可能无法直接应用于3D数据，因此需要开发新的网络架构，如卷积神经网络（CNNs）的3D扩展，即3D卷积神经网络（3D CNNs），来处理额外的深度信息。这类网络可以通过在三个轴上进行卷积运算，捕获3D...
基于Conv3D实现三维立体MNIST数据集分类
优快云 精品推荐
10-18 2824
这个数据集的目的是提供一个简单的方法来开始处理3D计算机视觉问题，如3D形状识别。RGB-D设备:谷歌Tango, Microsoft Kinect等激光雷达多幅图像的三维重建。然而，缺乏大型3D数据集(你可以在这里找到一个基于三角形网格的好数据集);要找到基于点云的数据集尤其困难(点云是每个3D传感设备的原始输出)。该数据集包含由MNIST数据集的原始图像生成的3D点云，为习惯使用2D数据集(图像)的人带来对3D的熟悉介绍。
三维卷积神经网络预测MNIST数字详解
gldbys的博客
11-11 957
from __future__ import division,print_function import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #导入mnist数据集 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data/',one_hot=True)
3D机器学习（3）：pytorch入门2：MNist数据集、ReLU函数、张量的概念与建立
weixin_43242161的博客
09-14 731
1.MNist数据集 手写0-9，每个数字有7000张，一共70K张，其中60k用作训练，10k用作验证。每张照片采用灰度图，28*28的矩阵，矩阵的每个数字0or1，表示黑或白。也可以表示成1*784的一维向量。 这里的y可以采用独热编码（One-Hot），即一个1*10的向量。比如如果有三层嵌套，则y=H3，当H3=[0,1, 0,8 ,0,1 ,0 ,0 ,0 ,0 ,0 ,0...
基于CNN实现3D MNIST数字识别
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10-20 1930
这个数据集的目的是提供一个简单的方法来开始处理3D计算机视觉问题，如3D形状识别。RGB-D设备:谷歌Tango, Microsoft Kinect等激光雷达多幅图像的三维重建。然而，缺乏大型3D数据集(你可以在这里找到一个基于三角形网格的好数据集);要找到基于点云的数据集尤其困难(点云是每个3D传感设备的原始输出)。该数据集包含由MNIST数据集的原始图像生成的3D点云，为习惯使用2D数据集(图像)的人带来对3D的熟悉介绍。
超全的三维视觉数据集梳理与编程实现
TechCraze的博客
08-16 260
本文介绍了三个常用的三维视觉数据集（MNIST-3D、ModelNet和Stanford 3D 起源数据集），并提供了相应的代码示例。这些数据集对于计算机视觉领域的研究和算法开发非常重要，读者可以根据自己的需求选择合适的数据集，并使用示例代码进行进一步的研究和实验。Stanford 3D 起源数据集是一个广泛用于三维图像分割和场景理解研究的数据集。MNIST-3D数据集是著名的手写数字识别数据集MNIST的三维版本。随着深度学习的兴起，数据集的质量和规模对于模型的表现起着决定性作用。一、MNIST-3D。
深入了解并实践MNIST数据集
最新发布
weixin_35751194的博客
04-28 1217
数字识别作为模式识别领域中的经典问题，拥有着悠久的历史和广泛的研究。MNIST数据集在其中扮演了一个举足轻重的角色，它是一个包含了手写数字图片的集合，自从1998年由Yann LeCun等人公开发布以来，成为了计算机视觉和机器学习研究中使用最广泛的基准数据集之一。MNIST的数据集之所以重要，不仅是因为它为初学者提供了一个相对简单的入门案例，更是因为它的普遍性和代表性质，使得它成为许多先进算法测试和比较的平台。
3D卷积，代码实现
吴建明wujianming_110117
07-14 2201
3D卷积，代码实现 三维卷积：理解+用例-发现 在图像卷积神经网络内核中，包含3D卷积及其在3D MNIST数据集上的实现。 什么是卷积？ 从数学上讲，卷积是一种积分函数，表示一个函数g在另一个函数f上移动时的重叠量。 直觉地说，卷积就像一个混合器，将一个函数与另一个函数混合在一起，在保留信息的同时，减少数据空间。 在神经网络和深度学习方面： 卷积是具有可训练参数的滤波器（矩阵/向量），用于从输入数据中提取低维特征。 具有保留输入数据点之间的空间或位置关系的特性。 卷积神经网络增强相邻层神经元之间的局部连接
深入理解MNIST手写数字数据集：机器学习与深度学习基石
weixin_30633869的博客
11-20 4059
本文还有配套的精品资源，点击获取 简介：MNIST是一个广泛用于训练和测试图像识别模型的数据集，特别是手写数字识别任务。由Yann LeCun等人创建，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像。数据集规范，包括图像和对应标签，易于评估模型性能。MNIST是机器学习初学者的理想入门数据集，也适用于深度学习研究，包括CNN架构。它...
小目标检测、图像分类、图像识别等开源数据集汇总
极市平台的技术博客
03-14 7940
街景门牌号 (SVHN) 数据集 数据集下载地址：http://m6z.cn/5ExMWb SVHN 是一个真实世界的图像数据集，用于开发机器学习和对象识别算法，对数据预处理和格式化的要求最低。它可以被视为与MNIST风格相似（例如，图像是经过裁剪的小数字），但包含一个数量级的更多标记数据（超过 600,000 个数字图像），并且来自一个更难、未解决的现实世界问题（识别自然场景图像中的数字和数字）。SVHN 是从谷歌街景图像中的门牌号获得的。 3D MNIST 数字识别图像数据 数据集下载地址：http:
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