3D CNN

最新推荐文章于 2025-05-10 13:37:33 发布
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分类专栏： 文献
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_30006593/article/details/78075730
本文探讨了3D卷积神经网络（3D CNN）在视频分析中的不同实现，包括C3D、3D ResNet的两个版本以及3D Inception系列。研究发现，3D ResNet在适当的时间跨度和采样率下，相比C3D表现出更好的性能和效率。同时，3D Inception模型利用光流信息增强了时空特征学习。文中还提到了预训练模型的可用性和转换方法。

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

1.        3D CNN

1.1.        C3D16

直接将vgg扩展为3d形式，参数较多。


1.2.        3D Resnet v117

将resnet直接扩展为3d，未预训练的模型在小训练集（activitynet）上效果不好，大训练集（kinetics）上效果好。

     

Resnet3d与2d结构主要区别在于时间维度上的缩减要慢一些


细节：采用16帧，均值采样后在附近随机采样进行augmented，空间上在四个角和中间采crop，并使用multiscale技术18，将原图多尺寸crop后scale到最终需求。

在文章19中有一个对这些技术的对比，同时，这篇文章提出clip length对结果影响很大。


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【七.三维视觉与视频分析】【3.动作识别：3D CNN/TSN】
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03-17 99
想让AI看懂《复仇者联盟》的打斗场面？空间+时间=三维视觉土豪选3D CNN，平民用TSN数据预处理比模型更重要下次再看到广场舞大妈，系统会准确识别出这是"中国式健身"而不是群体事件——这才是科技应有的温度。
三维卷积（ 3D CNN）
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01-07 5596
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3D-CNN-3D-images-Tensorflow.zip
09-17
3D-CNN-3D-images-Tensorflow.zip,基于cnn（卷积神经网络）的三维图像分类,3D建模使用专门的软件来创建物理对象的数字模型。它是3D计算机图形的一个方面，用于视频游戏，3D打印和VR，以及其他应用程序。
3D卷积神经网络实战：ResNets-PyTorch项目解析
最新发布
weixin_30021053的博客
05-10 1105
时间维度是视频区别于静态图像的最关键特性。视频由一系列连续的帧组成，每帧都是在不同时间点拍摄的图像。时间维度的引入，使得视频能够捕捉和表达时间的变化，从而提供了丰富的动态信息。3D残差神经网络（3D ResNets）是一种深度学习架构，它是残差神经网络（ResNets）在处理三维数据时的扩展。3D ResNets专门针对视频理解任务进行了优化，能够直接从连续的视频帧中捕捉时间维度信息。
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12-01 1万+
Q1:什么是2D卷积（多通道） A1:这里假设输入层是一个 5 x 5 x 3 矩阵，它有 3 个通道。过滤器则是一个 3 x 3 x 3 矩阵。首先，过滤器中的每个卷积核都应用到输入层的 3 个通道，执行 3 次卷积后得到了尺寸为 3 x 3 的 3 个通道。 面向多通道的 2D 卷积的第一步：过滤器每个卷积核分别应用到输入层的 3 个通道上，之后，这 3 个通道都合并到一起（元素级别的加法）组成了一个大小为3 x 3 x 1 的单通道。这个通道是输入层（5 x 5 x 3 矩阵）使用了过滤...
3DCNN-视频行为检测
Wukoufox的博客
09-21 1751
① 新增了学习率的更新策略，其中参数表示为，每达到一定的训练次数，其学习率会将其相乘，使得在梯度下降的过程中，损失函数会慢慢变小；注意： 在第一个块内步幅是（1,2,2）其中第一个代表的是特征图深度，因为深度比高宽要小的多，所以在一开始需要小的步幅进行调整，以免直接触底。2. 在每个数据集文件中，会将分类中的每个视频创建单独的文件夹，以视频名命名，文件中所存储的就是划分好的视频帧。这个对象可以直接接受输入并返回处理后的输出，同时dim=1是指在行进行处理，最终返回输出结果的概率，并赋值。
3D 卷积神经网络：将任意 2D CNN 扩展为 3D CNN，扩展了 Mathworks 大部分官方预训练权重模型的通用性！-matlab开发
05-31
将任何 2D CNN 扩展到 3D CNN，以用于动作识别等研究。 它为 Mathworks 的大多数官方预训练权重模型扩展了多功能性！ （ https://ww2.mathworks.cn/matlabcentral/fileexchange/?q=profileid:8743315 ）
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【机器学习】基于3D CNN通过CT图像分类预测肺炎
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本文深入探讨了3D卷积神经网络（3D CNN）在CT图像肺炎分类预测中的应用。通过构建高效的3D CNN模型，结合精确的数据预处理和增强技术，实验结果表明该模型在医学影像诊断中具有显著的潜力。尽管面临数据规模和计算资源的挑战，但通过模型优化和跨学科合作，有望进一步提升性能。未来研究将着眼于扩大数据集、优化网络结构、提高模型解释性，并推动3D CNN在临床实践中的应用，以实现更准确的疾病诊断和更高效的医疗服务。
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使用Tensorflow的CNN 3D图像 目标：使用CNN（卷积神经网络）进行MRI分类任务 代码依赖关系：Tensorflow 1.0，Anaconda 4.3.8，Python 2.7 从3D医学图像学习模型的困难 数据大小太大。 例如218x182x218或256x256x40 数据数量有限。 换句话说，训练规模太小。 所有图像看起来都非常相似，并且主体之间只有细微的差别。 可能的解决方案 配备好的机器，尤其是RAM 在预处理中对图像进行下采样 数据扩充，例如旋转，移位，组合 转移学习
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3DCNN是可以处理３D输入数据的卷积神经网络，结构与２DCNN相同，但是比２DCNN占用更多的内存空间和运行时间。另一方面，由于输入数据的信息很丰富，３DCNN可以给出更精确的结果。池化层用于减少图像的空间维度，同时仅保留最具描述性的像素。激活函数是一个数学函数，它考虑权重和偏差来确定哪个结果将转移到下一个神经元，可以分为线性激活函数和非线性激活函数。这种激活函数的选择取决于要解决的问题的类型。全连接层适用于之前已经展平的输入，它将一层中的每个神经元连接到另一层中的所有神经元。此笔记仅供自己复习使用！
Tensorflow体验： 搭建 3D CNN
yutuotuo的专栏
08-14 1626
http://blog.youkuaiyun.com/sinat_31824577/article/details/60325571
深度学习-三维卷积神经网络（3DCNN）
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qq_43349542的博客
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3DCNN应用范围：视频动作识别、医疗图像诊断、高光谱图像(HSI)分类等
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03-21
### 3D 卷积神经网络的概念与实现 #### 什么是3D卷积神经网络？ 三维卷积神经网络（3D Convolutional Neural Network, 3D-CNN）是一种专门用于处理三维数据的深度学习模型。相比于传统的二维卷积神经网络（2D-CNN），3D-CNN能够在空间和时间维度上提取特征，因此特别适用于视频分析、医学影像处理等领域[^1]。 #### 3D-CNN的工作原理 3D-CNN通过在三个维度上应用卷积核来捕捉时空信息。具体来说，对于一段视频数据，每一帧图像可以看作是一个二维平面，而整个视频则构成了一个三维张量。通过对这个三维张量施加卷积操作，3D-CNN可以从连续帧之间发现运动模式以及物体的空间分布特性[^2]。 以下是3D-CNN的一个典型架构描述： - 输入层接收的是多帧堆叠而成的数据立方体； - 隐藏层由多个卷积层组成，这些层中的滤波器具有三重尺寸 (height × width × depth)，其中depth表示跨越的时间步数； - 池化层负责降低参数数量并增强泛化能力； - 全连接层最终完成分类或其他任务目标。 #### 实现方法 下面展示了一个简单的基于PyTorch框架构建3D-CNN的例子： ```python import torch.nn as nn class Simple3DCNN(nn.Module): def __init__(self, num_classes=10): super(Simple3DCNN, self).__init__() # 定义第一个3D卷积层 self.conv_layer1 = nn.Sequential( nn.Conv3d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=(3, 3, 3), padding='same'), nn.ReLU(), nn.MaxPool3d(kernel_size=(2, 2, 2)) ) # 第二个3D卷积层 self.conv_layer2 = nn.Sequential( nn.Conv3d(64, 128, kernel_size=(3, 3, 3), padding='same'), nn.ReLU(), nn.MaxPool3d((2, 2, 2)) ) # 展平层和平面全连接层 self.flatten = nn.Flatten() self.fc = nn.Linear(128 * 8 * 8 * 8, num_classes) def forward(self, x): x = self.conv_layer1(x) x = self.conv_layer2(x) x = self.flatten(x) x = self.fc(x) return x ``` 上述代码定义了一种基础形式的3D-CNN结构，其中包括两组卷积+激活函数+池化的组合单元，最后接上了线性变换来进行类别预测[^3]。 #### 训练过程概述 训练阶段通常涉及以下几个方面： - 数据预处理：将原始视频剪辑转换成适合输入给定模型的形式； - 设置损失函数与优化算法：比如交叉熵作为监督信号源配合AdamOptimizer调整权重； - 进行迭代更新直至达到预定轮次或者满足停止条件为止[^4]。
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