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3d卷积

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安全运营中心(专有云)

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腾讯安全运营中心(专有云)是面向政府、金融等大型企事业单位的一款安全管理及运营平台。以安全检测、事件关联及智能分析为核心功能,配合威胁情报、3D可视化,帮助企业打造全网安全态势可知、可见、可控的闭环。
  • 3D卷积简介

    2D 与 3D 卷积操作?首先简要介绍一下2D与3D卷积之间的区别。而c)中的3D卷积的输出仍然为3D的特征图。现在考虑一个视频段输入,其大小为 c∗l∗h∗w ,其中c为图像通道(一般为3),l为视频序列的长度,h和w分别为视频的宽与高。进行一次kernel size为3∗3∗3,stride为1,padding=True,滤波器个数为K的3D 卷积后,输出的大小为K∗l∗h∗w。池化同理 3D 卷积核参数的选择?作者还对卷积核的尺寸进行了实验研究,结果表面3∗3∗3大小的卷积核效果最好。C3D network 结构?基于3D卷积操作,作者设计了如上图所示的C3D network结构。总结C3D使用3D CNN构造了一个效果不错的网络结构,对于基于视频的问题均可以用来提取特征。可以将其全连接层去掉,将前面的卷积层放入自己的模型中,就像使用预训练好的VGG模型一样。
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  • 【模型解读】从2D卷积到3D卷积,都有什么不一样

    可能有人会问,这跟多通道卷积有什么区别呢?有。多通道卷积不同的通道上的卷积核的参数是不同的,而3D卷积则由于卷积核本身是3D的,所以这个由于“深度”造成的看似不同通道上用的就是同一个卷积,权重共享嘛。023D卷积的应用上面也说了,3D卷积就是多了一个深度通道,而这个深度通道可能是视频上的连续帧,也可能是立体图像中的不同切片,所以从应用上来说,主要就是两大主要方向。网络很浅,只有3个卷积层和1个全连接层,2个池化层,这样的网络规模和LeNet5可以称兄道弟了。不过3D多了一个维度,计算量自然是多了很多。这里有两个3D卷积层,卷积核大小分别是7x7x3,7x6x3,前两维是空间的卷积,后一维是时间的卷积,看得出来,不需要保持一致,而且通常空间的卷积核大小和时间就不会一致,毕竟处理的“分辨率”不同。不过对视频使用3D卷积似乎优势并不大,而在医学领域的应用前景更大一些。医学数据通常都是3D的,比如CT扫描的数据,虽然我们看的片子是2D的,但其实那只是一个切片,真正的扫描数据是3D的。
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  • 用keras搭建3D卷积神经网络

    资源:3D卷积神经网络相关博客:http:blog.csdn.netlengxiaomo123articledetails68926778keras文档关于3D卷积层的介绍:http:keras-cn.readthedocs.ioenlatestlayersconvolutional_layer#conv3d3D卷积层可以理解为对有一系列时序性的图片进行卷积的操作,也即2D是在平面上卷积,3D层添加了时序作为另一维度实现了空间上的卷积,从而能够对具有时序性的一组图片进行卷积操作,网络结构例子如下图
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  • RS Meet DL(78)-CFM:结合3D卷积的FM模型

    本文介绍的是IJCAI-19的一篇论文,题目为《CFM: Convolutional Factorization Machines for Context-Aware Recommendation》,将卷积神经网络和因子分解机为了解决上述的问题,本文将FM和卷积神经网络相结合,提出了Convolutional Factorization Machine (CFM) ,一起来学习一下。每两个field对应的向量通过外积运算都会得到一个d*d的二维矩阵Mi,j,那么所有的Mi,j可以堆叠成一个三维的矩阵:假设共有10个域,向量的维度为64,那么C的形状为64 * 64 * 452.5 3D卷积层接下来,通过3D卷积进一步建模特征之间的高阶交互关系,3D卷积的示意图如下:3D卷积层的输出是向量g,再通过一层全连接得到最终的输出g(x): 2.6 模型训练接下来讲一下几个模型训练的细节,首先是损失函数这里采用的是、NFM、AFM等,本文进一步介绍了和卷积神经网络相结合的CFM模型。
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  • 3D卷积GAN飞起!微软“可缩放”新框架只需2D数据即可生成逼真3D模型

    新智元报道 来源:VB编辑:元子【新智元导读】Microsoft Research近日发表论文介绍了一种通过2D数据生成3D模型的新框架,其使用3D卷积GAN,利用2D图像提供的物体表面之间的曝光差异成功检测出凹形物体的内部结构研究人员称,该框架是首个针对2D数据的3D模型的“可缩放”训练技术。为此,他们训练了3D形状的生成模型,以便生成与2D数据集的分布相匹配的图像。生成器模型采用随机输入向量(代表数据集特征的值)并生成3D对象的连续体素表示(3D空间中网格上的值)。一种新颖的代理神经渲染器(proxy neural renderer)直接渲染由3D生成模型生成的连续体素网格。正如研究人员所解释的那样,在给定3D网格输入的情况下,它经过训练可以匹配现成渲染器的渲染输出。采用3D卷积GAN架构,可以生成逼真的样本在实验中,该团队为生成器采用了3D卷积GAN架构。
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  • 3D 音效

    为方便开发者调试和接入腾讯云游戏多媒体引擎产品 API,这里向您介绍游戏多媒体引擎 3D 音效的接入技术文档。初始化 3D 音效引擎此函数用于初始化 3D 音效引擎,在进房后调用。在使用 3D 音效之前必须先调用此接口,只接收 3D 音效而不发出 3D 音效的用户也需要调用此接口。开启或关闭 3D 音效此函数用于开启或关闭 3D 音效。开启之后可以听到 3D 音效。音效 applyToTeambool    3D语音是否作用于小队内部,仅 enble 为 true 时有效 获取当前 3D 音效状态此函数用于获取当前 3D 音效状态。音效的原理,可以参见 3D位置语音,引领吃鸡游戏体验升级。
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  • 了解1D和3D卷积神经网络|Keras

    当我们说卷积神经网络(CNN)时,通常是指用于图像分类的2维CNN。但是,现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络,即1维CNN和3维CNN。在本指南中,我们将介绍1D和3D CNN及其在现实世界中的应用。我假设你已经大体上熟悉卷积网络的概念。2维CNN | Conv2D这是在Lenet-5架构中首次引入的标准卷积神经网络。Conv3D主要用于3D图像数据。例如磁共振成像(MRI)数据。MRI数据被广泛用于检查大脑,脊髓,内部器官等。3D图像也是4维数据,其中第四维代表颜色通道的数量。就像平面2D图像具有3维一样,其中3维代表色彩通道。在3D CNN中,核沿3个方向移动。3D CNN的输入和输出数据是4维的。通常用于3D图像数据(MRI,CT扫描)。下一篇我们将讲解理解卷积神经网络中的输入与输出形状(Keras实现)
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  • SEPC:使用3D卷积从FPN中提取尺度不变特征,涨点神器 | CVPR 2020

    论文提出PConv为对特征金字塔进行3D卷积,配合特定的iBN进行正则化,能够有效地融合尺度间的内在关系,另外,论文提出SEPC,使用可变形卷积来适应实际特征间对应的不规律性,保持尺度均衡。论文的主要贡献如下:提出轻量级金字塔卷积PConv,对特征金字塔进行3-D卷积来挖掘内在尺度的关联性。stride为0.5的卷积核先对特征图双线性上采样2倍,再用stride为1的卷积核进行处理。由于高层特征的卷积计算量相对于低层减少了4倍(面积减少),对高层加入可变形卷积仅带来少量额外的计算量。 state-of-the-art object detectorsExtension to two-stage object detectorsCONCLUSION***  论文提出PConv为对特征金字塔进行3D
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  • 人脸支付

    腾讯云人脸支付(FRP)基于优图自研的反光活体技术和3D结构光活体检测技术,利用人的相貌特征完成身份认证,在支付阶段通过“扫脸”来取代传统密码,无需用户完成指定动作配合,可拦截照片、面具、视频等攻击手段
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  • 数字文博采集与建模

    数字文博采集与建模(DMAM ),基于人工智能视觉识别技术,能快速准确采集实景,自动生成数字3D场景,以微米级精度实现文物三维互动。
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  • 卷积神经网络4.11一维和三维卷积

    4.4 特殊应用:人脸识别和神经网络风格转换“吴恩达老师课程原地址4.11 一维和三维卷积二维和一维卷积?对于 2D 卷积来说,假设原始图像为 的三通道图像,使用 32 个 的卷积核(其中 3 表示通道数,一般只关注感受野的大小,而卷积核的深度大小与输入的通道数相同)进行卷积,则得到大小为 大小的特征图。对于 1D 卷积而言,假设原始图像为 的单通道灰度图像,使用 16 个 的卷积核(因为处理的是单通道图像,所以第一层卷积核的最后一维度为 1)进行卷积,则得到大小为 的特征图,其中 10 表示列的数量,3D 卷积以 CT 图片为例,以 X 光照射人体,可以获得贯穿你身体的不同片段图片。本质上这个数据是三维的,其具有高度,宽度和深度,其中的每一张图片都与人体不同深度的切片相对应。?注意 3D 卷积和 2D 卷积一样长宽和高并不一定要相等,其在长宽和高上都有维度,卷积核的长宽和高在维度上也不一定要一致?
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  • CVPR 2019 Oral | Relation-Shape CNN:以几何关系卷积推理点云3D形状

    一般来说,在点云上进行卷积学习主要面临三大挑战:点云由无序的点集构成,因此卷积需要对点的输入顺序具有置换不变性。点云分布于 3D 几何空间,因此卷积应当对点云的刚体变换具有鲁棒性,比如平移、旋转等。在该邻域上,我们构建了一个一般性的卷积操作方法:?其中 x 是三维点,f 是特征向量,dij 是点 xi 和 xj 的 3D 欧式距离,r 是球半径。该卷积方法聚集了点 xi 和所有邻居点 ?之间的几何关系表达,因此可以对 3D 点的空间分布进行显式的推理,进而有区分力的反映其隐含的 3D 形状。为了验证所提出的几何关系卷积的鲁棒性,我们设置几何先验 hij 为 3D 欧式距离,然后在 ModelNet40 上进行鲁棒性测试,结果如表 7 所示。这样,归纳后的局部卷积表示可以对 3D 点的空间布局进行显式的推理,进而获得有区分力的形状意识和良好的鲁棒性。
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  • 整体式3D ReRAM Crossbar中多通道卷积的有效实现(CS.AR)

    卷积神经网络(CNN)在广泛的应用中显示出有希望的准确性。在CNN的所有层中,卷积层是计算量最大,消耗最多能量的层。随着设备和制造技术的成熟,3D电阻型随机存取存储器(ReRAM)具有高度的并行性和能效优势,因此在加速大型矢量矩阵乘法和卷积运算方面引起了广泛关注。但是,在3D ReRAM中天真地实现多通道卷积将产生错误的结果,或者仅利用3D ReRAM的部分并行性。在本文中,我们提出了一种基于3D ReRAM的卷积加速器体系结构,该体系结构将多通道卷积有效地映射到单片3D ReRAM。我们的设计有两个关键原则。首先,我们利用最先进的卷积算法,利用3D ReRAM的交错结构来实现多通道卷积。其次,我们提出了一种新方法,可通过使用可配置互连将负权重与非负权重分开来有效地实现负权重。
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  • 游戏多媒体引擎

    应用场景,鉴权密钥,错误码,集成 SDK,实时语音接口,工程配置,接口文档,集成 SDK,实时语音接口,实时语音功能接口,实时语音功能接口,接口文档,集成 SDK,运营指引,日结后付费模式,范围语音,3D实时语音接口,工程配置,接口文档,集成 SDK,实时语音接口,实时语音功能接口,实时语音功能接口,接口文档,Unreal Engine SDK,集成 SDK,常见问题,运营指引,日结后付费模式,范围语音,3D
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  • 大会 | CVPR2017精彩论文解读:结合序列学习和交叉形态卷积的3D生物医学图像分割 | CVPR 2017

    下文是宜远智能的首席科学家刘凯对此次大会收录的《结合序列学习和交叉形态卷积的3D生物医学图像分割》(Joint Sequence Learning and Cross-Modality Convolution3D医学图像的切割的背景3D医学图像的切割是医学图像处理里一个非常重要的工作,比如脑部MRI数据、肺CT数据和X光数据等等。现在大多数的3D医学图像分割方法都只用了一个形态或把多个形态堆起来变成不同的通道,该工作中提出了一个包含交叉形态卷积层(cross-modality convolution layer)的深度编码-解码的网络结构网络结构该工作的主要贡献是把多形态卷积和LSTM网络结合在一起,做到端到端的对3D影像做切割。,然后用核为4*1*1的核来做3D卷积。
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  • 卷积神经网络之卷积操作

    那么为什么卷积神经网络在图片任务上表现这么好呢?一大原因就是其中的卷积操作。那么什么是卷积操作呢?卷积这一概念来源于物理领域,但在图像领域又有所不同。我们知道,彩色图像有三个颜色通道:红绿蓝,通常,在卷积神经网络中,是对这三个通道分别进行卷积操作的,而且各通道之间的卷积核也各不相同。卷积操作有什么好处呢?首先,卷积操作可以模拟图像里面的各种算子,例如边缘检测、锐化、模糊算子等,这些算子之间的区别只在于卷积核的不同,操作是一样的。而卷积操作中,只需要学习卷积核,而卷积核往往很小(通常在5*5以内),因此参数的数量也很小,这就可以有效的避免过拟合。三维卷积以上是针对单张图片的卷积操作,那么对于视频,又该如何进行卷积呢??3D卷积图示单张图片的输入是一个二维数组,而视频的输入就是一串二维数组,这些二维数组就组成了一个三维立方体,而相应的卷积核也扩展为三维,这样,可以自然地将卷积操作扩展到三维。
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  • 扩展 | 3D 计算机视觉简介

    本文将介绍两种用于 3D 场景分析的基本深度学习模型:VoxNet 和 PointNet。 3D 图像介绍3D 图像会多包含一个维度,即深度。有两种最广泛使用的 3D 格式:RGB-D 和点云。3D 视觉就像 2D 问题一样,我们想要检测并识别 3D 扫描图像中的所有对象。但与 2D 图像不同的是,为了充分使用 CNNs 方法的数据,它的最佳输入格式该是什么就成了一个需要解决的问题。VoxNet 架构来自“VoxNet:一个用于实时物体识别的 3D 卷积神经网络”,作者:Daniel Maturana 和 Sebastian Scherer。在获得体素化网格后,我们接下来执行 3D 卷积计算,这有效地在基于体素的图像上滑动立方体(译者注: 3D 卷积是通过堆叠多个连续的帧组成一个立方体,然后在立方体中运用 3D 卷积核)。然后我们将使用几个 1x1 卷积内核来提取新的逐点特征。?然后我们就能做出逐点预测。例如,每个点有 13 个类。?
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  • 时空特征--Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks

    https:github.comfacebookC3D本文使用 3D CNN 来分析视频序列,学习到的时空特征称之为 C3D,主要寻找3D CNN 中的最优3D滤波器结构视频数据的分析是一个很重要的工作3 Learning Features with 3D ConvNets 3.1. 3D convolution and pooling 我们相信 3D CNN 网络适合于时空特征的学习,和 2D CNN网络相比,3D ConvNet 通过3D 卷积和 3D 池化 可以对时间信息进行建模。卷积层中的滤波器个数分别为 64, 128, 256, 256, 256,所有卷积滤波器的 kernal 是 3 × 3 × d, 这个d is the kernel temporal depthAccordingSpatiotemporal feature learning 有了最优的 卷积核,下面我们设计一个好点的网络,这个受硬件性能的制约 ? 我们用这个网络提到的特征称之为 C3D ??
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  • 针对 3D 计算机视觉的简介

    本文将介绍两种用于 3D 场景分析的基本深度学习模型:VoxNet 和 PointNet。 3D 图像介绍3D 图像会多包含一个维度,即深度。有两种最广泛使用的 3D 格式:RGB-D 和点云。VoxNet 架构来自“VoxNet:一个用于实时物体识别的 3D 卷积神经网络”,作者:Daniel Maturana 和 Sebastian Scherer。在获得体素化网格后,我们接下来执行 3D 卷积计算,这有效地在基于体素的图像上滑动立方体(译者注: 3D 卷积是通过堆叠多个连续的帧组成一个立方体,然后在立方体中运用 3D 卷积核)。这里是几个 1x1 卷积运算以逐个像素点的方式检测这些特征。因此,我们将在这之后产生一个(n,1,1024)的数组。?接下来是最重要的步骤,最大池会选择所有点中最显著的特征。然后我们将使用几个 1x1 卷积内核来提取新的逐点特征。?然后我们就能做出逐点预测。例如,每个点有 13 个类。?
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