3D ResNet(3D残差网络)是一种用于处理3D数据的深度学习模型,比如处理视频、3D医学图像等,其原理主要包括以下几个关键部分: 残差连接。 正常的神经网络在不断加深层数时,容易出现梯度消失或退化问题,导致模型难以训练和精度下降。3D ResNet引入了残差连接来解决这个问题。简单来说,就是让网络在学习过程中,不仅学习当前...
结合面片卷积方法和上下采样方法，像VGG、ResNet、DeepLabV3+这样经典2D卷积网络，就可以轻松迁移到3D模型的深度学习中。值得一提的是，SubdivNet方法是基于清华大学的深度学习框架计图（Jittor）实现的。其中，计图框架提供了高效的重索引算子，无需额外的C++代码，即可实现邻域索引。实验结果 至于SubdivNet的效果如何，...
结合面片卷积方法和上下采样方法,像VGG、ResNet、DeepLabV3+这样经典2D卷积网络,就可以轻松迁移到3D模型的深度学习中。 值得一提的是,SubdivNet方法是基于清华大学的深度学习框架计图(Jittor)实现的。其中,计图框架提供了高效的重索引算子,无需额外的C++代码,即可实现邻域索引。 实验结果 至于SubdivNet的效果如何,不妨...
ResNet50( (conv1): Sequential( (0): ZeroPad2d((3, 3, 3, 3)) (1): Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2)) (2): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True) (3): ReLU() (4): MaxPool2d(kernel_size=(3, 3), stride...
这是一个简单的演示案例:如何从零开始,使用预训练的 3D ResNet 模型实现视频动作识别 本示例代码参考 kenshohara/3D-ResNets-PyTorch 项目,直接使用 Paddle, OpenCV, Numpy, PIL 等常用的 Python 模块实现,无需使用其他额外的代码库 效果演示 这里使用“作证”、“打篮球”和“洗盘子”这三个视频动作片段作为演...
而在视频处理领域,3D ResNet通过扩展ResNet至3D空间,进一步提高了网络对时空特征的提取能力。本文将带您从理论到实践,全面讲解3D ResNet的复现过程。 一、ResNet理论基础 残差学习是ResNet的核心思想。在深度神经网络中,随着网络层数的增加,梯度消失和表示瓶颈问题会越来越严重,导致网络性能下降。为了解决这个问题,Res...
ResNet网络是在VGG19网络的基础上进行修改的,并且通过短路机制加入了残差单元。 设计规则: (1)对于相同的输出特征图尺寸,层具有相同数量的滤波器 (2)当feature map大小降低一半时,feature map的数量增加一倍【过滤器(可以看作是卷积核的集合)的数量增加一倍】,这保持了网络层的复杂度。然后通过步长为2的卷积层直接...
具体来说,我们使用ResNet-18,它是最浅的ResNet架构,基于如下假设:如果ResNet-18在数据集上训练时过度拟合,那么该数据集太小而无法用于从头开始训练深度3D CNN。 详细信息请参见4.1节。 然后,我们进行了一项单独的实验,以确定kinetics数据集是否可以训练更深的3D CNN。该试验的主要目的是确定数据集可以训练3D CNN...
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。
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。