在本文中,我们提出了用于 HSI 分类任务的多光谱分辨率 3D 卷积神经网络 (MSR-3DCNN)。在MSR-3DCNN中,我们将多尺度特征融合和空洞卷积的思想从空间维度扩展到光谱维度,将3D卷积和残差连接结合起来;因此,它可以更好地适应高光谱数据的3D立方形式,并有效利用不同波段的光谱信息。四个基准数据集的实验结果表明,与一些...
论文:Multi-resolution 3D CNN for learning multi-scale spatial features in CAD models 0 摘要 从点云、三维CAD模型、曲面和RGB-D数据等对象的三维空间几何表示中学习多尺度空间特征可以潜在地提高对象识别精度。当前的深度学习方法使用结构化数据表示(如体积占用栅格(体素)和八叉树)或非结构化表示(如图和点云)来...
3D CNN模型的输入被限制为一个少的连续视频帧(论文中取的是7帧),因为随着输入窗口大小的增加,模型需要训练的参数也会增加。但是呢,很多人的行为是跨越很多帧的。 因此,在3D CNN模型中,有必要捕捉这种高层的运动信息。为了达到这个目的,我们用大量的帧来计算运动特征,然后把这些运动特征作为辅助输出去规则化3D CNN...
在这项工作中,我们通过提出3D CNN的基本构建模块(3D卷积层)的替代方案来绕道这一趋势,3D卷积层是3D CNN中高时空复杂性的主要来源。更确切地说,我们提出了整流局部相位体积(ReLPV)模块,这是3D CNN中标准3D卷积层的有效替代方案。所述ReLPV块包括局部相位模块,所述的RELU激活函数和一组可训练线性权重。局部相位模...
本研究在5个2D掌纹数据库、1个3D掌纹数据库和2个掌静脉数据库上对所选CNNs进行了识别性能评估,这些数据库均是2D、3D掌纹识别和掌静脉识别领域的代表性数据库。5个2D掌纹数据库包括香港理工大学掌纹II数据库(PolyU II)、香港理工大学多光谱蓝光波段(PolyU M_B)掌纹数据库、合肥工业大学掌纹数据库、合肥工业大学跨...
3D-CNN（3D Convolutional Neural Network）是一种基于卷积神经网络的三维数据处理方法，它能够有效地处理三维数据，如全息图。在处理全息图时，3D-CNN能够更好地捕捉全息图的空间和时间信息，从全息图中提取出更丰富的特征，从而实现准确的分类和识别。与传统的卷积神经网络不同，3D CNN在卷积操作中考虑了额外的维度...
LP-3DCNN: Unveiling Local Phase in 3D Convolutional Neural Networks 论文笔记 2020-9-26,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
该算法用Faster R-CNN接收作为立体输入的左右图像,同时检测、联系两幅图像中的物体;在立体检测网络的RPN后,论文添加了一个用于检测稀疏关键点(key points)、视点(viewpoints)与物体尺寸的网络结构,与左右两图的2D检测框一并作为输入,计算出对应的3D检测框,(个人觉得这个新添加的网络结构是这篇论文的一大亮点?)也许...
《Learning 3D Features with 2D CNNs via Surface Projection for CT Volume Segmentation》这篇文章首先也是强调了医学图像分割里一个很长时间难以被解决的问题,也就是如何用有限的计算能力获取医学图像里的三维特征表达。由于医学图像里无论是CT还是MRI,本身都是非常大的三维矩阵数据,很难用现在主流的显卡一次处理,...
CNN — Living in a community of 3D-printed homes will soon be reality in the Dutch city of Eindhoven. In what is considered a world first, a single-floor, three-room house made of 3D-printed concrete will be ready for occupation in 2019. More than 20 people have already registered ...