3D卷积神经网络

简介卷积神经网络中二维卷积核与三维卷积核有什么区别? https://www.zhihu.com/question/266352189 基于3D卷积神经网络的人体行为理解(论文笔记) https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9002508 3D CNN模型的主要特性有: 1)通过3D卷积操作核去提取数据的时间和空间特征,在CNN的卷积层使用3D卷积。 2)3D

卷积神经网络中二维卷积核与三维卷积核有什么区别? https://www.zhihu.com/question/266352189

基于3D卷积神经网络的人体行为理解(论文笔记) https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9002508

3D CNN模型的主要特性有:

1)通过3D卷积操作核去提取数据的时间和空间特征,在CNN的卷积层使用3D卷积。

2)3D CNN模型可以同时处理多幅图片,达到附加信息的提取。

3)融合时空域的预测。


三维卷积需要向三个方向滑动,分别是width、height、depth(注意这个深度不是RGB)


3D卷积操作核去提取视频数据的时间和空间特征。这些3D特征提取器在空间和时间维度上操作,因此可以捕捉视频流的运动信息。

可以从连续视频帧中产生多通道的信息,然后在每一个通道都分离地进行卷积和下采样操作。最后将所有通道的信息组合起来得到最终的特征描述。


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