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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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3D卷积神经网络

首先,我们先参考Tensorflow深度学习算法整理 中卷积神经网络回忆一下2D卷积3D卷积如上图所示,3D卷积输入多了深度C这个维度,输入是高度H*宽度W*深度C的三维矩阵。 3D卷积核的深度小于输入层深度,这是3D卷积核跟2D卷积核最本质的区别。因此,3D 卷积核可以在所有三个方向(图像的高度、宽度、通道)上移动,而2D卷积核只能在特征图的高、宽平面上移动。 因为3D卷积核是滑过一个 3D 空间,所以输出数值也按 3D 空间排布。也就是说输出是一个 3D 数据。3D卷积被普遍用在视频分类,三维医学图像分割等场景中。 分解3D卷积 在上图中是一个叫做 ,这里我们假设3D卷积为K,我们可以将其拆分成空间卷积 和时间卷积 这两组卷积。 上图的右边是反卷积可视化方法,反卷积可视化方法可以看到什么样的特征可以激活卷积核。 残差3D卷积Pseudo-3D 相比于 ,还有更多的3D卷积模型效能比它要好。比如ResNet的3D版本。

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    C++性能优化系列——3D高斯核卷积计算(八)3D高斯卷积

    参考链接: C++ fma() 本篇基于可分离卷积的性质,按照 X Y Z的顺序,依次计算每个维度的一维卷积。  代码实现  因为是按照X Y Z的计算顺序,因此只能够在计算X维度的卷积时,复用之前实现的一维卷积计算函数。 Y维度的计算是将一个Z平面上的二维数据中每行与卷积核中一个点相乘,并将31个点的卷积核计算出的结果累加至一行,更新到中间缓存的目标位置。 Z维度的计算是将一个Z平面的二维数据和卷积核中的一个点相乘,并将31个点的卷积核计算出的结果累加至一个二维平面,更新到结果的目标位置。这里对Y 和 Z维度的计算都是通过编译器ICC实现向量化。 总结  本文按照 X Y Z的维度顺序,实现了3D高斯卷积的计算,同时基于OpenMP技术,实现了多线程并行化。同时分析了Z维度计算时造成内存瓶颈的原因。

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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.net/lengxiaomo123/article/details/68926778 keras文档关于3D卷积层的介绍:http:/ /keras-cn.readthedocs.io/en/latest/layers/convolutional_layer/#conv3d 3D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: 官方文档介绍conv3D层输入如下: 可以看出一般的conv2D的输入是长

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    3D姿态估计|时序卷积+半监督训练

    论文简要 在这项工作中,视频中的3D姿态可以通过全卷积模型来估计,具体是在二维关键点上通过空洞时间卷积的模型得到3D姿态。我们还介绍了一种不带标签(反向投影)的半监督式训练方法。 在构建一个高度精确和高效的架构之后,接下来需要关注训练数据,本文引入了半监督训练的方案,因为3D姿态的监督学习需要大量的带标签的训练数据,收集3D人体姿态标签需要昂贵的动作捕捉设备和长时间录制。 本文创新点有两个:(1)在网络结构方面,基于空洞时序卷积将2D关键点轨迹推理出3D人体姿态,在计算量和模型参数量上远小于基于RNN的模型;(2)在训练数据方面,采用半监督学习解决数据量不足的问题,相比于其他方法 本文方法 4.1 时序空洞卷积模型 ? image-20201126112311029 我们的模型是一个具有残差结构的完全卷积的架构,它将一个2D姿态序列作为输入,并通过时间卷积对其进行转换。 总结 介绍了一个简单的完全卷积模型用于视频中三维人体姿态估计。网络结构利用时间信息在2D关键点轨迹上进行空洞卷积

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    5篇关于3D 卷积的最新论文推荐

    3D 数据集的分析在现阶段变得特别具有挑战性,因为它们的大小(TB)很大,并且存在散布在成像体积内的伪影。论文训练了 3D 卷积神经网络 (CNN) 来分割 3D 数据集。 3D CNN 能够在大约 60 秒内分割整个 852 x 852 x 250 体素 3D 体积,从而加快了对相变现象(例如树枝状凝固)的更深入理解的进展。 然后利用深度可分离卷积层对空间信息进行区分。在每个三维卷积层和每个二维卷积层后面,采用通道注意方法实现空间光谱特征的进一步细化。 具体来说,使用来自 ABIDE 中 1,112 名受试者的数据进行预处理,训练 3D 卷积神经网络 (CNN) 来执行分类。 通过对各种 3D 分割和检测任务的广泛比较,证明了 3D 稀疏 CNN 与的论文填充方案结合特征插值的优越性 作者:MonoDeep

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    【模型解读】从2D卷积3D卷积,都有什么不一样

    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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    7 Papers & Radios | 首篇扩散模型综述;没有3D卷积3D重建方法

    机器之心 & ArXiv Weekly Radiostation 参与:杜伟、楚航、罗若天 本周主要论文包括稀疏专家模型和扩散模型等论文综述,以及无 3D 卷积3D 重建方法在 A100 上重建一帧仅需 论文 6:SimpleRecon: 3D Reconstruction Without 3D Convolutions 作者:Mohamed Sayed 等 论文地址:https://nianticlabs.github.io 最近,多项研究提出了一系列直接在最终 3D 体积特征空间中执行重建的方法。虽然这些方法已经获得出令人印象深刻的重建结果,但它们依赖于昂贵的 3D 卷积层,限制其在资源受限环境中的应用。 推荐:没有 3D 卷积3D 重建方法,A100 上重建一帧仅需 70ms。 TEACH: Temporal Action Composition for 3D Humans.  (from Michael J. Black) 7.

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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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    RS Meet DL(78)-CFM:结合3D卷积的FM模型

    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。 可以看到,该部分主要有输入层、嵌入层、自注意力机制池化层、交互层、卷积层和全连接层。我们分别来介绍一下。 假设共有10个域,向量的维度为64,那么C的形状为64 * 64 * 45 2.5 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BPR损失: ? 、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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    了解1D和3D卷积神经网络|Keras

    译者|Arno 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)。

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    GRNet网络:3D网格进行点云卷积,实现点云补全

    Network for Dense Point Cloud Completion 主页:https://haozhexie.com/project/grnet 在点云分割方面,有一些方法尝试通过更通用的卷积操作来捕捉点云的空间关系 除了3D CNN和MLP,我们设计了三个可微层。Gridding, Gridding Reverse, 和三次特征采样。 然后引入了3D网格作为中间表示来规整无序点云,它明确地保留了点云的结构和局部关系。 它由五个部分组成,分别是网格化、3D卷积神经网络、反向网格化、立方特征采样和多层感知器,如图1所示。 ? ? 网格化 ? 3D卷积神经网络 ? 逆网格化 ? 三次特征采样 ? ? ? 总结 本文研究了如何恢复完整的3D点云。补全工作的动机是用卷积保留3D点云的结构和局部信息。为此,作者引入3D网格作为中间表示以进行正则化无序的点云。然后,提出了网格残差网络(GRNet)进行点云。

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    GRNet网络:3D网格进行点云卷积,实现点云补全

    Network for Dense Point Cloud Completion 主页:https://haozhexie.com/project/grnet 在点云分割方面,有一些方法尝试通过更通用的卷积操作来捕捉点云的空间关系 除了3D CNN和MLP,我们设计了三个可微层。Gridding, Gridding Reverse, 和三次特征采样。 然后引入了3D网格作为中间表示来规整无序点云,它明确地保留了点云的结构和局部关系。 它由五个部分组成,分别是网格化、3D卷积神经网络、反向网格化、立方特征采样和多层感知器,如图1所示。 ? ? 网格化 ? 3D卷积神经网络 ? 逆网格化 ? 三次特征采样 ? ? ? 总结 本文研究了如何恢复完整的3D点云。补全工作的动机是用卷积保留3D点云的结构和局部信息。为此,作者引入3D网格作为中间表示以进行正则化无序的点云。然后,提出了网格残差网络(GRNet)进行点云。

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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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    没有3D卷积3D重建方法,A100上重建一帧仅需70ms

    最近,多项研究提出了一系列直接在最终 3D 体积特征空间中执行重建的方法。虽然这些方法已经获得出令人印象深刻的重建结果,但它们依赖于昂贵的 3D 卷积层,限制其在资源受限环境中的应用。 使用 2D 卷积编码器 - 解码器网络来处理 cost volume 的输出,此外研究者还使用单独的预训练图像编码器提取的图像级特征进行增强。 网络架构设计 网络是基于 2D 卷积编码器 - 解码器架构实现的。 令人惊讶的是,该研究所提模型不使用 3D 卷积,在深度预测指标上却优于所有基线模型。此外,不使用元数据编码的基线模型也比以前的方法表现更好,这表明精心设计和训练的 2D 网络足以进行高质量的深度估计。 该研究使用 TransformerFusion 建立的标准协议进行 3D 重建评估,结果如下表 2 所示。 对于在线和交互式 3D 重建应用,减少传感器延迟是至关重要的。

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    对深度可分离卷积、分组卷积、扩张卷积、转置卷积(反卷积)的理解

    1.2 深度可分离卷积的过程 而应用深度可分离卷积的过程是①用16个3×3大小的卷积核(1通道)分别与输入的16通道的数据做卷积(这里使用了16个1通道的卷积核,输入数据的每个通道用1个3×3的卷积卷积 1.3 深度可分离卷积的优点 可以看出运用深度可分离卷积比普通卷积减少了所需要的参数。重要的是深度可分离卷积将以往普通卷积操作同时考虑通道和区域改变成,卷积先只考虑区域,然后再考虑通道。 2.1 什么是分组卷积 在说明分组卷积之前我们用一张图来体会一下一般的卷积操作。 ? 转置卷积和反卷积的区别 那什么是反卷积?从字面上理解就是卷积的逆过程。值得注意的反卷积虽然存在,但是在深度学习中并不常用。而转置卷积虽然又名反卷积,却不是真正意义上的反卷积。 你可以理解成,至少在数值方面上,转置卷积不能实现卷积操作的逆过程。所以说转置卷积与真正的反卷积有点相似,因为两者产生了相同的空间分辨率。

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    没有3D卷积3D重建方法,A100上重建一帧仅需70ms

    最近,多项研究提出了一系列直接在最终 3D 体积特征空间中执行重建的方法。虽然这些方法已经获得出令人印象深刻的重建结果,但它们依赖于昂贵的 3D 卷积层,限制其在资源受限环境中的应用。 使用 2D 卷积编码器 - 解码器网络来处理 cost volume 的输出,此外研究者还使用单独的预训练图像编码器提取的图像级特征进行增强。 网络架构设计 网络是基于 2D 卷积编码器 - 解码器架构实现的。 令人惊讶的是,该研究所提模型不使用 3D 卷积,在深度预测指标上却优于所有基线模型。此外,不使用元数据编码的基线模型也比以前的方法表现更好,这表明精心设计和训练的 2D 网络足以进行高质量的深度估计。 该研究使用 TransformerFusion 建立的标准协议进行 3D 重建评估,结果如下表 2 所示。 对于在线和交互式 3D 重建应用,减少传感器延迟是至关重要的。

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    没有3D卷积3D重建方法,A100上重建一帧仅需70ms

    最近,多项研究提出了一系列直接在最终 3D 体积特征空间中执行重建的方法。虽然这些方法已经获得出令人印象深刻的重建结果,但它们依赖于昂贵的 3D 卷积层,限制其在资源受限环境中的应用。 使用 2D 卷积编码器 - 解码器网络来处理 cost volume 的输出,此外研究者还使用单独的预训练图像编码器提取的图像级特征进行增强。 网络架构设计 网络是基于 2D 卷积编码器 - 解码器架构实现的。 令人惊讶的是,该研究所提模型不使用 3D 卷积,在深度预测指标上却优于所有基线模型。此外,不使用元数据编码的基线模型也比以前的方法表现更好,这表明精心设计和训练的 2D 网络足以进行高质量的深度估计。 该研究使用 TransformerFusion 建立的标准协议进行 3D 重建评估,结果如下表 2 所示。 对于在线和交互式 3D 重建应用,减少传感器延迟是至关重要的。

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    卷积神经网络CNN(1)——图像卷积与反卷积(后卷积,转置卷积

    ,所以这里就详细解释卷积与反卷积。 对于1维的卷积,公式(离散)与计算过程(连续)如下,要记住的是其中一个函数(原函数或者卷积函数)在卷积前要翻转180度 图1 对于离散卷积,f的大小是n1,g的大小是n2,卷积后的大小是n1 图6的卷积的滑动是从卷积核右下角与图片左上角重叠开始进行卷积,滑动步长为1,卷积核的中心元素对应卷积后图像的像素点。 其实这才是完整的卷积计算,其他比它小的卷积结果都是省去了部分像素的卷积。 1,图片大小为5×5,卷积核大小为3×3,卷积后图像大小:3×3 3.反卷积(后卷积,转置卷积) 这里提到的反卷积跟1维信号处理的反卷积计算是很不一样的,FCN作者称为backwards convolution

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