ResNet(Residual Network)是一种深度残差网络,通过引入残差块(Residual Block)来解决深度神经网络中的梯度消失和梯度爆炸问题。3D ResNet则是将ResNet架构扩展到三维空间,以处理视频数据。 在3D ResNet中,卷积层被替换为3D卷积层,残差块中的卷积操作也相应地变为3D卷积操作。这使得3D ResNet能够提取视频中的时空特征...
具体来说,我们需要将ResNet中的2D卷积核替换为3D卷积核,以便在时空维度上提取特征。 下面是一个简单的3D ResNet复现步骤: 定义3D卷积层:使用PyTorch等深度学习框架,定义一个3D卷积层,其中卷积核的大小为(3, 3, 3),表示在时空维度上均为3x3的卷积核。 构建3D残差块:将2D ResNet中的残差块替换为3D残差块。在...
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...
* P3D ResNet 分别对三个模块组成的ResNet-50做实验,有四组,最后一组是三种模块的混合,混合的顺序是P3D-A->P3D-B->P3D-C,结果如下表所示 5. R(2+1)D Tran等人提出ResNet (2+1)D,把一个3D卷积分解成为一个2D卷积空间卷积和一个1D时间卷积,注意这里的参数量和原3D卷积相同。相比P3D有三种形式,(...
我们研究了当前视频数据集中从较浅到很深的各种3D CNN的体系结构。根据这些实验的结果,可以得出以下结论:(i) ResNet-18在UCF-101、hmb -51和ActivityNet训练会导致过拟合,但Kinetics上不会。(ii)Kinetics数据集有足够的数据用于深度3D CNNs的训练,并支持多达152个ResNets层的训练,有趣的是,与ImageNet上的2D ...
分别训练出不同层数ResNet3D网络。保存模型权重可以作为预训练权重，在小规模数据集上进行微调训练，在不同数据集和模型上都得到了不同程度的精度提升。3.模型结构通常做图像分类使用的ResNet网络的卷积核一般只是在2D图像上做滑动窗口，计算特征图，卷积核的形状一般为[out_channel, in_channel,...
主要原因是，3D模型通常采用网格数据表示，类似于这样：这些三角形包含了点、边、面三种不同的元素，缺乏规则的结构和层次化表示，这就让一向方方正正的CNN犯了难。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...
我们已经知道CNN网络在CV领域已经取得了巨大的成功,在大量的图片数据集下,比如ImageNet数据集,CNN网络可以取得较高的精度。那么使用目前已有的视频数据集,将现有的CNN网络的2维卷积核调整为3维卷积核,是否有充足的数据可以满足CNN网络的训练需求?文中主要使用ResNet3D网络对此进行了验证。 第二篇论文《Would Mega-...
因为在ImageNet预训练的模型应用很广泛,作者希望可以仿照2DCNN预训练模型的成功,提供基于3DResNet在Kinetics预训练的结果。 ResNet-18在各数据集上训练的结果 2.1 过拟合说明: 作者基于ResNet-18通过在各个数据集上的测试,证明了仅为18层的网络在小数量的数据集UCF101、HMDB-51、ActivityNet上出现了过拟合,而在数据...
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