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...
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...
浅谈对Two-Stream 3D Convolutional Neural Network for Human Skeleton-Based Action Recognition,基于人体骨架的动作识 这一篇就是讲3DCNN的,作者提出3DCNN是一种从空间和时间维度学习特征的强大工具,但是在基于骨架的动作识别中的应用还是第一次,所以作者提出3DCNN在双流基于骨骼的动作识别方向上的应用。作者通过将骨骼...
1、3D Convolutional Neural Networks for Dendrite Segmentation Using Fine-Tuning and Hyperparameter Optimization arxiv.org/pdf/2205.0116 Jim James, Nathan Pruyne, Tiberiu Stan, Marcus Schwarting, Jiwon Yeom, Seungbum Hong, Peter Voorhees, Ben Blaiszik, Ian Foster 树状微结构在自然界中普遍存在,也是...
3、A 3D 2D convolutional Neural Network Model for Hyperspectral Image Classification 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。在每个三维卷积层和每个二...
日前,由来自宾夕法尼亚州立大学医学中心的的岳峰课题组与南卡罗莱纳大学/天津大学唐继军教授课题组合作在Nature Communications杂志上发表了题为“Enhancing Hi-C data resolution with deep convolutional neural network HiCPlus”的论文,该研究搭建了一个基于神经网络的提高Hi-C数据精准度的数据分析工具(HiCPlus),这个工...
DH-Net对于不同基材和不同类型微结构的推广也被考虑在内 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...
本文要用到的卷积神经网络(ConvolutionalNeural Network,CNN),主要包含卷积技术以及深度神经网络。区别传统的机器学习,卷积神经网络将特征提取器与机器学习有机的结合了起来。卷积神经网络处理的数据形式,具有局部与整体的关系,并且由低层次特征组合可以形成高层次的特征,还能得到不同特征间的空间相关性。
In this work, we propose a novel volumetric Convolutional Neural Network (CNN) framework that takes advantage of the full-resolution 3D spatial structure of rs-fMRI data and fits non-linear predictive models. We showcase our approach on a challenging large-scale dataset (ABIDE, with N > 2,...
CNN(convolutional neural network)在目标检测中大放异彩,R-CNN系列,YOLO,SSD各类优秀的方法层出不穷。在2D图像的目标检测上,不少学术界提出的框架已经投入商用。但是,具体落实到自动驾驶、机器人这类应用场景上时,2D场景下的目标检测对于3D真实世界的场景描述依然不够。