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前言最近由于一些必要的需求，要学习3D卷积网络的相关用法和实现，学习过程中不可避免要阅读相关的论文，其中这篇LearningSpatiotemporalFeatureswith3DConvolutionalNetworks是最值得研究的一篇相关论文之一，在学习的时候做好相关笔记...
看到这篇论文是因为之前看到一篇Nature上的某一篇医疗影像的论文中用到了这几个算法，R3D，MC3和R2+1D的3D卷积的算法。因为对3D卷积的算法了解比较局限，所以开始补一补这方面的算法。1R2D这个就完全是把一个视频当成一个图片来处理，一个...
看到这篇论文是因为之前看到一篇Nature上的某一篇医疗影像的论文中用到了这几个算法，R3D，MC3和R2+1D的3D卷积的算法。因为对3D卷积的算法了解比较局...
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前言最近由于一些必要的需求，要学习3D卷积网络的相关用法和实现，学习过程中不可避免要阅读相关的论文，其中这篇LearningSpatiotemporalFeatureswith3D...
3D卷积网络接下来的一节，我们介绍基础的3D卷积操作，以及设计不同的3D卷积网络。对一张灰度图进行2D卷积，得到一张图片（一个featuremap），哪怕是彩色图有三个通道，也是一样，最终得到的还是一张图（一个featuremap），它们本质上都是2D卷积，不包含任何时间信息。
基于3D卷积神经网络的三维模型识别及检索研究.随着科技信息技术的不断进步，三维模型数量呈指数级增长，在工业生产和日常生活中发挥着重要作用。.如何对模型进行分类管理成为学术界、工业界普遍关注及研究的问题。.而计算机硬件性能的不断提升...
4.1x1卷积由于我们在前面的3D-卷积部分讨论了深度操作，让我们看看另一个有趣的操作，即1x1卷积。思考一个问题：难道1x1卷积只是将一个数字乘以输入层中的每个数字吗？YesorNo。最初，在这篇论文中提出了1x1卷积。
基于3D卷积神经网络的肺结节检测与肺癌识别.【摘要】：肺癌是全球癌症死亡的主要原因之一,据统计每年有160万人死于这种疾病。.对于肺癌来说,越早发现其存活率越高。.目前,医学领域主要通过肺部CT扫描图像来筛查来识别肺癌。.随着深度学习的发展...
前言最近由于一些必要的需求，要学习3D卷积网络的相关用法和实现，学习过程中不可避免要阅读相关的论文，其中这篇LearningSpatiotemporalFeatureswith3DConvolutionalNetworks是最值得研究的一篇相关论文之一，在学习的时候做好相关笔记...
看到这篇论文是因为之前看到一篇Nature上的某一篇医疗影像的论文中用到了这几个算法，R3D，MC3和R2+1D的3D卷积的算法。因为对3D卷积的算法了解比较局限，所以开始补一补这方面的算法。1R2D这个就完全是把一个视频当成一个图片来处理，一个...
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3D卷积网络接下来的一节，我们介绍基础的3D卷积操作，以及设计不同的3D卷积网络。对一张灰度图进行2D卷积，得到一张图片（一个featuremap），哪怕是彩色图有三个通道，也是一样，最终得到的还是一张图（一个featuremap），它们本质上都是2D卷积，不包含任何时间信息。
基于3D卷积神经网络的三维模型识别及检索研究.随着科技信息技术的不断进步，三维模型数量呈指数级增长，在工业生产和日常生活中发挥着重要作用。.如何对模型进行分类管理成为学术界、工业界普遍关注及研究的问题。.而计算机硬件性能的不断提升...
4.1x1卷积由于我们在前面的3D-卷积部分讨论了深度操作，让我们看看另一个有趣的操作，即1x1卷积。思考一个问题：难道1x1卷积只是将一个数字乘以输入层中的每个数字吗？YesorNo。最初，在这篇论文中提出了1x1卷积。
基于3D卷积神经网络的肺结节检测与肺癌识别.【摘要】：肺癌是全球癌症死亡的主要原因之一,据统计每年有160万人死于这种疾病。.对于肺癌来说,越早发现其存活率越高。.目前,医学领域主要通过肺部CT扫描图像来筛查来识别肺癌。.随着深度学习的发展...
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