1.分类对于稀疏卷积有两种: 一种是Spatially Sparse Convolution ,在spconv中为 SparseConv3d。就像普通的卷积一样,只要kernel 覆盖一个 active input site,就可以计算出output site。对应论文SECOND: Sparsel…
因此3D convolution就被提出来了。3D convolution 最早应该是在[1]中被提出并用于行为识别的,本篇文章则主要介绍下面这篇文章 C3D[2],C3D network是作为一个通用的网络提出的,文章中将其用于行为识别,场景识别,视频相似度分析等领域。 可以访问C3D network的项目主页或是github获得其项目代码及模型,项目基于caffe实...
(3)conv_layer.weight.shape的输出结果为[10, 5, 3, 3],分表表示out_channels,in_channels,kernel_size ,kernel_size ,可以看到与上面的公式mnk1*k2一致。 2D Convolution 介绍 在本文中,我将解释如何将2D卷积实现为矩阵乘法。 该说明来自于CS231n(用于视觉识别的卷积神经网络)的笔记。 大家应该已经熟悉深度...
因此,我们希望让神经网络自己学习如何更好地进行插值,这也就是接下来要介绍的转置卷积(Transpose Convolution)的方法。 3.2 转置卷积及其应用 转置卷积(Transpose Convolution),在某些文献中也被称为反卷积(Deconvolution)。转置卷积中,不会使用预先设定的插值方法,它具有可学习的参数,通过让网络自行学习,来获取最优的上...
三维卷积 (Convolutions Over Volumes) 你已经知道如何对二维图像做卷积了,现在看看如何执行卷积不仅仅在二维图像上,而是三维立体上。 我们从一个例子开始,假如说你不仅想检测灰度图像的特征,也想检测RGB彩色图像的特征。彩色图像如果是6×6×3,这里的3指的是三个颜色通道,你可以把它想象成三个6×6图像的堆叠。为...
首先,我们一个线程块内的线程做的事情是:将tileCache内的所有元素写入到相应的共享内存内,我们先不做数据规约,让每一个线程写共享内存的一个具体位置。因此线程块的维度可以知道就是 (输入数据划分的tile尺寸+2*卷积核半径),此时确定了线程块的维度以后,一般情况会直接使用线程块维度来计算网格维度。但这里不同!
受到空洞卷积(dilated convolution【传送门】)的启发(具体参考Yu and Koltun在2015的Multi-scale context aggregation by dilated convolutions. ),一个M3D层包含了一个空间卷积核和 n 个不同时间跨度的平行时间核。假设一个输入的特征为: ,定义M3D层为: ...
2. 3D卷积(3D Convolution) 2.1 3D卷积 标准卷积是一种2D卷积,计算方式如 图1 所示。在2D卷积中,卷积核在图片上沿着宽和高两个维度滑动,在每次滑动过程时,对应位置的图像元素与卷积核中的参数进行乘加计算,得到输出特征图中的一个值。 图1 2D卷积示意图 2D卷积仅仅考虑2D图片的空间信息,所以只适用于单张2D图...
In 3D convolution, the same 3D kernel is applied to overlapping 3D cubes in the input video to extract motion features. previous layer, thereby capturing motion information. Formally, the value at position (x,y,z) on thejthfeature map in theithlayer is given by ...
PV-RCNN是首个经典point-based和voxel-based结合的网络,论文提出了Voxel Set Abstraction操作,将Sparse Convolution主干网络中多个scale的sparse voxel及其特征投影回原始3D空间,然后将少量的keypoint (从点云中sample而来) 作为球中心,在...