一维卷积常用在序列模型、自然语言处理领域; 假设输入数据维度为8,filter维度为5; 不加padding时,输出维度为4,如果filter的数量为16,那么输出数据的shape就是 ; 二维卷积神经网络(2D-CNN) 二维卷积常用在计算机视觉、图像处理领域(在视频的处理中,是对每一帧图像分别利用CNN来进行识别,没有考虑时间维度的信息); 假...
3D-CNN的分类效果 团队开发了一个5层3D-CNN,提取EEG中具有任务判别性的时空特征,使用了留一对象(Leave-one-subject-out)方法进行分类。RT的平均准确率为79.81%±2.37%,主动/被动分类的平均准确率为81.23%±4.87%,方向分类的平均准确率为82.00%±6.24%;均优于2D-CNN,尤其在RT和方向分类上分别超过LSTM网络12.32%...
矩阵的concate,其中Xj代表邻域节点j,Xj-Xi代表节点i与邻域节点的相对距离。 PointNet++特征提取架构: 完整的PointNet++架构: 2)基于图的方法 点云可以连接边从而构成图论中的图,因此,基于图的方法有很大的优势,只要对点云连边建立一个图,就可以使用一般的图卷积神经网络方法。 DGCNN (Dynamic Graph CNN) DGCNN采...
InDeep 利用 iPPI-DB 结构数据来训练依赖于具有 3D 全卷积 U-Net 架构的神经网络的预测模型。它是一个统一的多任务预测工具,它使用蛋白质的 3D 结构来预测 iPPI 的配体结合和表位结合的所谓交互性补丁。 研究人员表明,该工具在检测与蛋白质伴侣相互作用的残基方面具有竞争力。通过使用原子型通道信号来预测假定伴侣...
作者介绍了一种利用2D特征平面的神经场景表示模型,作者使用场景的LR图像捕获来学习该模型。然后,为了以高分辨率绘制新的场景视图,作者提出了使用在3D场景数据集上训练的CNN模型来超分辨2D特征平面。在体积表示域中操作确保了跨不同观察方向的SR渲染图像的几何一致性。作者在一组未知的3D场景上对本文的方法进行了定量和...
CNN在土地覆盖分类中的实现 结论 参考文献 遥感概论 遥感是探测和监测一个地区的物理特征的过程,方法是测量该地区在一定距离(通常是从卫星或飞机)反射和发射的辐射。特殊摄像机收集远程遥感图像,这有助于研究人员“感知”地球上的事物。 由带电粒子振动产生的电磁能量,以波的形式在大气和真空空间中传播。这些波有不...
这是《深度学习之视频分类-理论实践篇》第2.1节,本次我们介绍3D卷积与3DCNN基础模型。
本次是《深度学习之视频分类-理论实践篇》课程第2.2节,介绍基于卷积分解的3DCNN模型压缩。
那么像VGG、ResNet这样成熟好用的CNN骨干网络,就不能用来做三维模型的深度学习了吗? 并不是。 最近,清华大学计图(Jittor)团队,就首次提出了一种针对三角网格面片的卷积神经网络SubdivNet。 基于SubdivNet,就可以将成熟的图像网络架构迁移到三维几何学习中。
表5:混合3D CNN架构的结果。在UCF-101 split-1测试集上的性能结果。 6. 结论 为了降低传统三维神经网络的高时空复杂度和模型复杂度,本文提出了一种替代标准三维卷积层的有效方法——ReLPV块。在传统的三维神经网络中,使用ReLPV块代替标准的三维卷积层,显著提高了基线结构的性能。此外,它们在不同的3D数据表示之间...