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：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 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 维CNN和 维CNN。在本指南中，我们将介绍 D和 D 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。 维CNN Conv D 这是在Lenet 架构中首次引入的标准卷积神经网络。Conv D通常用于图像数据。之所以称其为 维CNN，是因为核在数据上沿 ...
2019-10-18 10:24 0 755 推荐指数：
相关推荐
3D U-Net卷积神经网络
3D U-Net这篇论文的诞生主要是为了处理一些块状图（volumetric images），基本的原理跟U-Net其实并无大差，因为3D U-Net就是用3D卷积操作替换了2D的，不过在这篇博文中我会按照论文的结构大概介绍一下整体的原理及结构运用。当然在原本的论文中，论文作者为了证实框架的可执行 ...
基于3D卷积神经网络的行为识别：3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition
简介： 这是一片发表在TPAMI上的文章，可以看见作者有余凯（是百度的那个余凯吗？） 本文提出了一种3D神经网络：通过在神经网络的输入中增加时间这个维度（连续帧），赋予神经网络行为识别的功能。 相应提出了一种3D卷积，对三幅连续帧用一个3D卷积核进行卷积（可以理解为用三个 ...
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：3D 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TPAMI2013。它基本上没有公式的，论文倾于 ...
Keras实现卷积神经网络
结果： ...
【python实现卷积神经网络】卷积层Conv2D实现（带stride、padding）
关于卷积操作是如何进行的就不必多说了，结合代码一步一步来看卷积层是怎么实现的。 代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 先看一下其基本的组件函数，首先是determine_padding(filter_shape ...
【python实现卷积神经网络】卷积层Conv2D反向传播过程
代码来源：https://github.com/eriklindernoren/ML-From-Scratch 卷积神经网络中卷积层Conv2D（带stride、padding）的具体实现：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12706576.html ...
卷积神经网络中nn.Conv2d()和nn.MaxPool2d()以及卷积神经网络实现minist数据集分类
卷积神经网络中nn.Conv2d()和nn.MaxPool2d() 卷积神经网络之Pythorch实现： nn.Conv2d()就是PyTorch中的卷积模块 参数列表 参数 作用 in_channels 输入数据 ...