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...
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...
首先得设计一个简单的模型文件结构储存顶点与面索引 Data:0x5FD size:4 === 这是一个整数标识,代表一个顶点数据区开头,可以随便取,数据必须占用规定的字节,这里是用4字节分配。 Data:numVerts size:4 === 到这里就是开始放顶点相关的数据,这个是储存模型顶点数量。 接下来就是存放顶点坐标值,以一个float为...
Resnet就是在深层网络中加入shortcut(也就是上图中的右路),shortcut至少间隔两层(实验证明之间隔一层不会提高准确率),下图最右就是一个典型的Resnet网络 What does resnet solve 论文中说resnet解决的不是梯度消失,也不是过拟合。(当然网上也有其他论文证明resnet确实减弱了梯度消失) 按照论文中的说法解决的就是...
结合面片卷积方法和上下采样方法，SubdivNet使得像VGG、ResNet、DeepLabV3+这样的经典2D卷积网络能够轻松应用于3D模型的深度学习。实验结果显示，SubdivNet在网格分类、分割和形状对应等方面均取得了优异性能，首次在SHREC11和Cube Engraving数据集上实现了100%的分类正确率，并在网格分割和形状对应实验中达到...
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。
由于3DCNN在处理视频数据的良好表现，从而将3D卷积引入到ResNet网络中。将3D-ResNet在 ActivityNet 和 Kinetics 进行训练，记过发现在ActivityNet上出现了过拟合，而在大数据量的Kinetics上的表现优于C3D等网络。 因为在ImageNet预训练的模型应用很广泛，作者希望可以仿照...
因此为解决上述问题,提出一种结合3D-ResNet34,ConvLSTM以及Transformer的网络模型用于人员情绪识别的方法.首先,对视频数据集进行预处理,将完整的视频数据划分成若干个连续片段,使用3D-ResNet34网络对视频片段进行空间特征提取.其次,在网络模型中设计添加ConvLSTM模块用于从空间特征中提取更深层次的时间维度特征.然后,通过...
受新型冠状病毒感染的肺部,在胸部CT图像中表现出非常明显的病理特征,为此开发了一种自动分割模型能够帮助医生进行有效的诊断和分析.基于3D U-Net分割框架,提出了一种结合挤压与激励模块和注意力机制结合的3D SE-ResNet深度学习模型.采用包含200张COVID-193D CT图像数据集并通过大量的数据增强后对模型进行了训练和评估...
提出了一种新的加宽网络,以提高模型性能; 增加深度和宽度都有好处,但都会参数太大,导致正则化不够容易过拟合,wide-resnet使用dropout来正则化,防止模型训练过拟合; 提高训练速度,相同参数,WideResNet的训练速度快于ResNet。 简介 网络 如上图所示,wide-resne...