2019-An Improved Two-stream 3D Convolutional Neural Network for Human Action Recognition 一种改进的双流三维卷积神经网络用于人体动作识别 该文的双流指的是RGB和光流,双流分别提取出RGB特征和光流特征,光流是稠密光流,它是基于前后两帧所有像素点的移动估算算法。之后将RGB特征和光流特征匹配,放入3D网络中训练。
参考文献 [1] Ji S, Xu W, Yang M, et al. 3D convolutional neural networks for human action recognition[J]. IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 2013, 35(1): 221-231. [2] Tran D, Bourdev L, Fergus R, et al. Learning spatiotemporal features with 3d convolut...
因此,中山大学电子与通信工程学院丘昌镇助理教授、南方医科大学第三附属医院(广东省骨科研究院)影像科张晓东教授团队此次研究旨在构建半月板MRI自动分割的深度学习模型基础上,进一步利用3D卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)构建半月板MRI预测KOA发生的模型,以探明半月板MRI深度学习模型预测KOA发生的潜能。 该...
因此,中山大学电子与通信工程学院丘昌镇助理教授、南方医科大学第三附属医院(广东省骨科研究院)影像科张晓东教授团队此次研究旨在构建半月板MRI自动分割的深度学习模型基础上,进一步利用3D卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)构建半月板MRI预测KOA发生的模型,以探明半月板MRI深度学习模型预测KOA发生的潜能。 该...
3、A 3D 2D convolutional Neural Network Model for Hyperspectral Image Classification(arXiv)https://arxiv.org/pdf/2111.10293 Jiaxin Cao, Xiaoyan Li 在论文所提出的 SEHybridSN 模型中，利用dense块重用浅层特征，这样更好地利用层次空间光谱特征。然后利用深度可分离卷积层对空间信息进行区分。在每个三维卷积...
3、A 3D 2D convolutional Neural Network Model for Hyperspectral Image Classification(arXiv) https://arxiv.org/pdf/2111.10293 Jiaxin Cao, Xiaoyan Li 在论文所提出的 SEHybridSN 模型中,利用dense块重用浅层特征,这样更好地利用层次空间光谱特征。然后利用深度可分离卷积层对空间信息进行区分。在每个三维卷积层...
DRCNN: Dynamic Routing Convolutional Neural Network for Multi-View 3D Object Recognition(3),程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
Compared with traditional machine learning methods, deep convolutional neural network has more powerful learning ability. The convolutional neural network model of the depth learning algorithm has made remarkable achievements in the field of computer vis
3.2《Multiple Spectral Resolution 3D Convolutional Neural Network for Hyperspectral Image Classification》 中科院二区:remote sensing 摘要:近年来,得益于深度学习技术在计算机视觉领域的快速发展,高光谱图像(HSI)分类的研究也取得了长足的进步。但是,与普通的 RGB 图像相比,HSI 更像是 3D 立方体;因此,探索适合 HSI...
论文题目:《Multi-scale 3D deep convolutional neural network for hyperspectral image classification》 论文作者:Mingyi He, Bo Li, Huahui Chen 论文发表年份:2017 模型简称:M3D-DCNN 发表会议:ICIP 代码复现:https://github.com/eecn/Hyperspectral-Classification ...