基于Conv3D实现三维MNIST数据集分类

最新推荐文章于 2025-04-28 15:50:22 发布
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文章标签： 3d 分类 数据挖掘
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/loop_syntax648/article/details/132938252
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本文介绍了如何利用Python和TensorFlow的Conv3D模型对三维立体MNIST数据集进行分类。首先，详细描述了数据集的特点，接着构建了包含3D卷积层和全连接层的模型，对数据进行预处理和训练，最终评估模型的性能，展示了一种适用于三维数据分类的方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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。而在三维数据分类领域中，MNIST数据集一直是一个经典且常用的基准数据集。本文将介绍如何使用Conv3D模型实现对三维立体MNIST数据集的分类。

首先，我们需要准备好数据集。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。在这个数据集中，每个样本由24×24×24个体素组成，而每个体素可以通过像素值来表示是否存在物体。

接下来，我们将使用Python和深度学习框架TensorFlow来实现Conv3D模型。首先，我们需要导入必要的库：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models

然后，我们定义一个函数来构建Conv3D模型：


                

                
                
        

    

  


        

            

                

                

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基于CNN实现3D MNIST数字识别

				
			

			

				

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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。

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
基于Conv3D实现三维立体MNIST数据集分类

				
			

			

				

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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。

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
3D MNIST 数字识别数据数据集

				
			

			

				

					07-07
				

			

		

		

			
				
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。

			
		

	





	

		

			

				
					
深入了解并实践MNIST数据集

					
最新发布

				
			

			

				

					weixin_35751194的博客
				

				

					04-28
					
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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 MNIST-3D数字识别数据

				
			

			

				

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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
					
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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...

			
		

	





	

		

			

				
					
MNIST数据集转化为二维图片的实现示例

				
			

			

				

					12-23
				

			

		

		

			
				
本文介绍了MNIST数据集转化为二维图片的实现示例，分享给大家，具体如下：  #coding: utf-8 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import scipy.misc import os # 读取MNIST数据集。如果不...

			
		

	





	

		

			

				
					
使用一维卷积和二维卷积实现MNIST数据集分类

				
			

			

				

					03-21
				

			

		

		

			
				
总结，本文通过对比一维卷积和二维卷积在MNIST数据集上的应用，展示了不同卷积类型在处理图像数据时的特点和效果。在实际应用中，选择哪种类型的卷积层应根据数据的特性以及模型设计的目标进行。

			
		

	





	

		

			

				
					
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
					
					152
					
				

			

		

		

			
				
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。

			
		

	





	

		

			

				
					
使用卷积神经网络实现3D MNIST数字识别

				
			

			

				

					library_git927的博客
				

				

					09-18
					
					224
					
				

			

		

		

			
				
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。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。然后，将图像的像素值缩放到0到1之间，并添加一个额外的维度以适应CNN模型的输入形状。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。

			
		

	





	

		

			

				
					
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
					
					163
					
				

			

		

		

			
				
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。

			
		

	





	

		

			

				
					
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
					
					7781
					
				

			

		

		

			
				
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:

			
		

	





	

		

			

				
					
Pytorch建立MNIST彩色图数据集

				
			

			

				

					Jhon_ranble的博客
				

				

					03-10
					
					2052
					
				

			

		

		

			
				
Pytorch建立MNIST彩色图数据集1、介绍2、源程序：
1、介绍
  MNIST数据集一般只有灰度图，为了实现简单的迁移学习demo，可以自行生成MNIST的彩色数据集，下面附生成代码。虽然运行环境为pytorch，但是在代码中使用了keras自带的数据集下载，因此需要在pytorch的环境中安装keras模块。
  关于MNIST的数据集，也可直接从如下链接下载，包括mnist官方版、灰度图版和彩色版三个版本。
  下载链接：https://download.youkuaiyun.com/download/Jh

			
		

	





	

		

			

				
					
CycleGAN更换MNIST底色

				
			

			

				

					songbinxu的博客
				

				

					01-10
					
					2207
					
				

			

		

		

			
				
CycleGAN实现MNIST转换
数据准备
从 这里  下载 mnist.npz。
将背景改成彩色，数字保持白色，背景rgb随机生成。
# [28, 28] -> [28, 28, 3]
def change_background(img):
    rgb = np.random.randint(low=0, high=255, size=(3,))
    res = np.tile(...

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

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