摘要当前很多人体行为识别分类器都是基于从原始图像上手工提取的特征,本文提出的3D CNN能够直接从原始输入中提取特征,通过执行3D卷积在监控视频中从时间和空间维度提取特征,将高级功能模型规范化,并结合各种不…
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...
3D对象在两个级别上使用二进制占用栅格表示,每个级别上具有独立的用户定义分辨率。这是为了确保在数据表示中有效捕获不同级别的CAD模型特征。基于特征的比例,通常选择体素的大小和数量。我们开发了一个多层CNN,通过将相同的思想扩展到深度学习算法,可以有效地从这种多层数据表示中学习。本论文是我们之前CVPR workshop论文...
基于设计的新型3D-CNN 技术，提出了一种无先兆偏头痛智能辅助诊断算法MwoA3D-Net （3D convolutional neural network based diagnosis of migraine without aura ）。该算法采用组信息指导的独立成分分析方法，生成被试的静息态脑网络，并以此作为输入训练MwoA3D-Net ，实现对无先兆偏头痛患者与健康对照的自动诊断，可...
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...
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...
读者认为:这篇论文除了时序信息外的另一个点在于,利用facial landmark的3D坐标作为人脸的全局结构信息,这是在appearance-based 视线估计任务中一个较为方便的融合结构信息的方法!
2D CNN主要将视频的一帧作为输入,但这就忽略了各帧之间的关联信息。而3D CNN以连续的多帧作为输入,增加了时间维度的信息,能够提取到更具表达性的特征。 3.论文细节 3.1 3D卷积 3D卷积的突出特点:卷积核数量小于前一层通道数 如果是2D卷积应该就是一个卷积核数量为4的滤波器去卷积产生一张Feature Map。但是3D...
以下视频为周静老师2023年9月16日在狗熊会做的报告《一种集成3D CNN模型用于肺腺癌病理亚型识别》,欢迎大家观看。 摘要 肺癌一直是全球威胁人类健康最常见的癌症之一,它也是导致癌症相关死亡的主要原因,约占全部癌症相关死亡的18%。在中国,2020年肺癌发病率和癌症相关死亡率在所有癌症中位居第一位,总体5年生存率约...
《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,...