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3D卷积简介

2D 与 3D 卷积操作 ? 首先简要介绍一下2D与3D卷积之间的区别。...而c)中的3D卷积的输出仍然为3D的特征图。 现在考虑一个视频段输入，其大小为 c∗l∗h∗w ,其中c为图像通道(一般为3),l为视频序列的长度，h和w分别为视频的宽与高。...进行一次kernel size为3∗3∗3,stride为1,padding=True,滤波器个数为K的3D 卷积后，输出的大小为K∗l∗h∗w。池化同理 3D 卷积核参数的选择 ?...作者还对卷积核的尺寸进行了实验研究，结果表面3∗3∗3大小的卷积核效果最好。 C3D network 结构 ? 基于3D卷积操作，作者设计了如上图所示的C3D network结构。...Brox指Brox提出的光流计算方法[3]. ? 这几部分我都跑过相关的实验，其中光流计算（GPU版本）现在的速度可以达到20-25fps，我使用的光流计算代码的github地址为gpu_flow。

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    3D卷积神经网络

    首先，我们先参考Tensorflow深度学习算法整理 中卷积神经网络回忆一下2D卷积。 3D卷积如上图所示，3D卷积输入多了深度C这个维度，输入是高度H*宽度W*深度C的三维矩阵。...3D卷积核的深度小于输入层深度，这是3D卷积核跟2D卷积核最本质的区别。因此，3D 卷积核可以在所有三个方向（图像的高度、宽度、通道）上移动，而2D卷积核只能在特征图的高、宽平面上移动。...因为3D卷积核是滑过一个 3D 空间，所以输出数值也按 3D 空间排布。也就是说输出是一个 3D 数据。3D卷积被普遍用在视频分类，三维医学图像分割等场景中。...分解3D卷积 在上图中是一个叫做 ，这里我们假设3D卷积为K，我们可以将其拆分成空间卷积 和时间卷积 这两组卷积。...双流模型融合策略 基于3D卷积的融合 上图的下部代表了两个输入的分支，一个是1-τ的RGB图像，一个是1-τ(+/-)L/2的光流。各自输入一个模型，得到各自的特征。得到特征之后，会进行拼接。

    3.6K40

    CVPR 2019 | 一个高阶张量搞定整个全卷积网络

    对于此处考虑的具有编码器-解码器结构的全卷积网络（FCN）（也参见图1），八维张量的各维数分别表示该网络的不同架构设计参数，如FCN使用的堆栈数、各网络的深度值、每一卷积块（convolutional...总之，本文的贡献如下： 研究人员提出以单个高阶张量对整个网络进行张量化，并将其用于捕捉全卷积网络的丰富结构。...张量方法有可能利用这种冗余有效地参数化过完备（over-complete）表征。在本文中，研究人员提出以单个高阶、低秩张量来完全参数化卷积神经网络（CNN）。...以往的网络张量化研究仅集中于参数化单个（卷积或全连接）层，并且逐层单独执行张量化。...本文提出的模型是施加给权重张量的端到端可训练和低秩结构，充当隐式正则化。本文研究了具有丰富结构的全卷积网络（FCN），并提出以单个8阶张量对该网络进行参数化表示。

    736100

    C++性能优化系列——3D高斯核卷积计算(八)3D高斯卷积

    参考链接： C++ fma() 本篇基于可分离卷积的性质，按照 X Y Z的顺序，依次计算每个维度的一维卷积。 ...代码实现  因为是按照X Y Z的计算顺序，因此只能够在计算X维度的卷积时，复用之前实现的一维卷积计算函数。...Y维度的计算是将一个Z平面上的二维数据中每行与卷积核中一个点相乘，并将31个点的卷积核计算出的结果累加至一行，更新到中间缓存的目标位置。...Z维度的计算是将一个Z平面的二维数据和卷积核中的一个点相乘，并将31个点的卷积核计算出的结果累加至一个二维平面，更新到结果的目标位置。这里对Y 和 Z维度的计算都是通过编译器ICC实现向量化。...总结  本文按照 X Y Z的维度顺序，实现了3D高斯卷积的计算，同时基于OpenMP技术，实现了多线程并行化。同时分析了Z维度计算时造成内存瓶颈的原因。

    1.3K20

    Go语言深度学习：使用Gorgonia构建神经网络

    := tensor.New(tensor.WithShape(2, 2), tensor.WithData([]float64{1, 2, 3, 4})) fmt.Println("创建的张量:")...(tensor.WithShape(2, 3), tensor.WithData([]float64{1, 2, 3, 4, 5, 6})) fmt.Println("原始张量:") fmt.Println...2), tensor.WithData([]float64{5, 6, 7, 8})) fmt.Println("张量A:") fmt.Println(a) fmt.Println("\n张量B...图中的节点表示操作或变量，边表示数据流。通过构建计算图，我们可以清晰地表示复杂的数学运算，并自动计算梯度。 Gorgonia使用静态计算图，即在执行计算之前先构建完整的计算图。...卷积神经网络(CNN)实现 卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理具有网格结构数据的神经网络，特别适用于图像处理。在本节中，我们将介绍如何使用Gorgonia实现卷积神经网络。

    19910

    【深度学习】Pytorch教程（八）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（6）：高维张量：乘法、卷积（conv2d~四维张量；conv3d~五维张量）

    一、前言   卷积运算是一种在信号处理、图像处理和神经网络等领域中广泛应用的数学运算。在图像处理和神经网络中，卷积运算可以用来提取特征、模糊图像、边缘检测等。...一维卷积运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（六）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（4）：一维卷积及其数学原理（步长stride、零填充pad；宽卷积、窄卷积、等宽卷积；卷积运算与互相关运算...二维卷积运算 【深度学习】Pytorch 系列教程（七）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（5）：二维卷积及其数学原理 6....大小匹配：卷积核的大小必须小于或等于输入张量的大小（ 3<32 ），否则无法在输入张量上进行卷积操作。...卷积参数： 步长：卷积时的步长参数需要考虑输入张量的大小； 填充：填充参数可以用来控制卷积操作的输出尺寸，用于保持输入和输出的尺寸一致。

    1.1K10

    ACM MM：一种基于情感脑电信号时-频-空特征的3D密集连接网络

    每个3DCM由若干个密集连接的伪3D卷积组成。频-空流中的3DCM结构如图所示。 密集连接：3DCM中采用了密集连接机制。...**伪3D卷积：**传统的3D卷积核为 k\times k\times d ，其中 k 为卷积核在空间维度的边长、 d 为频/空维度的长度，而传统3D卷积的计算开销较大。...为了减少计算开销，伪3D卷积将传统的 k\times k\times d 的3D卷积核分解为了等价于空域上2D卷积的 k\times k\times1 卷积核的与时/频域上的1D卷积的 1 \times...为了加快计算速度，我们在3DCM中使用伪3D卷积代替了传统的3D卷积操作。...4.4 融合分类层 SST-EmotionNet从频空流中提取脑电信号的频空特征，并从时空流中提取脑电信号的时空特征。频空流和时空流的输出被融合层所融合，从而进行高精度分类。

    55730

    3D姿态估计|时序卷积+半监督训练

    论文简要 在这项工作中，视频中的3D姿态可以通过全卷积模型来估计，具体是在二维关键点上通过空洞时间卷积的模型得到3D姿态。我们还介绍了一种不带标签（反向投影）的半监督式训练方法。...在构建一个高度精确和高效的架构之后，接下来需要关注训练数据，本文引入了半监督训练的方案，因为3D姿态的监督学习需要大量的带标签的训练数据，收集3D人体姿态标签需要昂贵的动作捕捉设备和长时间录制。...本文创新点有两个：（1）在网络结构方面，基于空洞时序卷积将2D关键点轨迹推理出3D人体姿态，在计算量和模型参数量上远小于基于RNN的模型；（2）在训练数据方面，采用半监督学习解决数据量不足的问题，相比于其他方法...本文方法 4.1 时序空洞卷积模型 image-20201126112311029 我们的模型是一个具有残差结构的完全卷积的架构，它将一个2D姿态序列作为输入，并通过时间卷积对其进行转换。...总结 介绍了一个简单的完全卷积模型用于视频中三维人体姿态估计。网络结构利用时间信息在2D关键点轨迹上进行空洞卷积。

    1.1K20

    深度好文：理解可变形卷积和光流对齐

    摘要 可变形卷积最近在对齐多个帧方面表现出了令人信服的性能，并且越来越多地被用于视频超分辨率。尽管它有着显著的表现，但其潜在的对齐机制仍不清楚。本文仔细研究了变形对齐和经典的基于流的对齐之间的关系。...参考特征仅用于预测偏移量，不参与后续卷积，TDAN中的可变性对齐如下图： 可变形对齐与光流对齐的关系 上述（1）式的公式可表示为： y(\boldsymbol{p})=\sum_{k=1}^{n^{2...在这里插入图片描述 对上式一般化，使用N来代替上式中的 n^2 ，消除了偏移量必须为平方数的约束；通过在通道维数上叠加N个扭曲特征，1×1×N的3D卷积可以实现为1×1二维卷积。...换句话说，DCN相当于N个单独的空间扭曲，然后是1×1的2D卷积。 当n=1时相当于空间扭曲，然后是1×1卷积。在运动补偿的情境中，这种特殊情况等于光流对齐。...这表明，在G=N=1的情况下，可变形对齐实际上与基于流的对齐非常相似。 训练两个实例化——原始DCN和分解（扭曲加卷积）。如下图所示，实验表明这两个实例化实现了相似的性能。

    1.1K10

    深度学习-数学基础

    ，不是一维数组，也称为0D张量 向量：数字组成的数组叫作向量（vector）或一维张量（1D 张量） 矩阵：2维张量，也称为2D张量 3D张量：若干个2D张量组成3D张量 4D张量：若干个3D张量组成...属性 轴的个数：3D张量有3个轴，类似坐标系 形状：整数元组（元组的概念相见python基础），表示每个周的维度大小，如2*2的矩阵形状为(2,2) 数据类型：float32、uint8、float64...，一般为数字，同时也存在字符串的情况 张量现实展示 向量数据：2D 张量，形状为 (样本, 特征)。...图像：4D张量形状为(样本, 图形高, 图形宽, 色彩通道) 视频：5D张量，形状为(样本, 帧数, 图形高, 图形宽, 色彩通道) 张量计算 逐元素计算 遍历整个张量，每个元素进行计算，如张量的加法运算...广播 出现在小张量和大张量进行运算时，较小的张量会被广播，如(64, 3, 32, 10)的张量和(32, 10)的张量相加，最后结果为(64, 3, 32, 10)的张量；基本思想就是添加2个轴。

    1.3K10

    【深度学习】Pytorch 系列教程（六）：PyTorch数据结构：2、张量的数学运算（4）：一维卷积及其数学原理（步长stride、零填充pad；宽卷积、窄卷积、等宽卷积；卷积运算与互相关运算）

    维度（Dimensions）   Tensor（张量）的维度（Dimensions）是指张量的轴数或阶数。...在PyTorch中，可以使用size()方法获取张量的维度信息，使用dim()方法获取张量的轴数。 2....数据类型（Data Types）   PyTorch中的张量可以具有不同的数据类型： torch.float32或torch.float：32位浮点数张量。...torch.float64或torch.double：64位浮点数张量。 torch.float16或torch.half：16位浮点数张量。 torch.int8：8位整数张量。...torch.int16或torch.short：16位整数张量。 torch.int32或torch.int：32位整数张量。 torch.int64或torch.long：64位整数张量。

    46710

    干货 | PRCV2018 美图短视频实时分类挑战赛第一名解决方案介绍

    主流方法 目前主流的视频分类的方法有三大类：基于 LSTM 的方法，基于 3D 卷积的方法和基于双流的方法。图片 5 展示了这三种框架的大体结构 [3]。...基于 3D 卷积的方法将原始的 2D 卷积核扩展到 3D。类似于 2D 卷积在空间维度的作用方式，它可以在时间维度自底向上地提取特征。基于 3D 卷积的方法往往能得到不错的分类精度。...但是，由于卷积核由 2D 扩展到了 3D，其参数量也成倍得增加了，所以网络的速度也会相应下降。 基于双流网络的方法会将网络分成两支。...其中一支使用 2D 卷积网络来对稀疏采样的图片帧进行分类，另一支会提取采样点周围帧的光流场信息，然后使用一个光流网络来对其进行分类。两支网络的结果会进行融合从而得到最终的类标。...基于双流的方法可以很好地利用已有的 2D 卷积网络来进行预训练，同时光流又可以建模运动信息，所以精度往往也很高。但是由于光流的提取过程很慢，所以整体上制约了这一方法的速度。 ?

    1.5K10

    干货 | PRCV2018 美图短视频实时分类挑战赛第一名解决方案介绍

    主流方法 目前主流的视频分类的方法有三大类：基于 LSTM 的方法，基于 3D 卷积的方法和基于双流的方法。图片 5 展示了这三种框架的大体结构 [3]。...基于 3D 卷积的方法将原始的 2D 卷积核扩展到 3D。类似于 2D 卷积在空间维度的作用方式，它可以在时间维度自底向上地提取特征。基于 3D 卷积的方法往往能得到不错的分类精度。...但是，由于卷积核由 2D 扩展到了 3D，其参数量也成倍得增加了，所以网络的速度也会相应下降。 基于双流网络的方法会将网络分成两支。...其中一支使用 2D 卷积网络来对稀疏采样的图片帧进行分类，另一支会提取采样点周围帧的光流场信息，然后使用一个光流网络来对其进行分类。两支网络的结果会进行融合从而得到最终的类标。...基于双流的方法可以很好地利用已有的 2D 卷积网络来进行预训练，同时光流又可以建模运动信息，所以精度往往也很高。但是由于光流的提取过程很慢，所以整体上制约了这一方法的速度。 ?

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