如何理解3D卷积神经网络核中的参数？
1、输出、输出的图片大小 2、stride 控制，CNN卷积核一次挪动多少。 ----------------- 单张图片的大小没有发生变化10*50*100，对应D*H*W 3、m = nn.Conv3d(16, 33 ...
原文：基于3D卷积神经网络的人体行为理解（论文笔记
最近看Deep Learning的论文，看到这篇论文： D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition。比较感兴趣是CNN是怎么应用于行为理解的，所以就看看。这篇论文发表在TPAMI 。它基本上没有公式的，论文倾于从论述角度描述它的基本方法和实现效果。另外，对于怎么去训练也没有具体的介绍，不知道和普通的用于二维图像的卷积神经 ...
2017-09-08 13:22 0 6257 推荐指数：
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