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题目描述
P 教授要去看奥运,但是他舍不下他的玩具,于是他决定把所有的玩具运到北京。他使用自己的压缩器进行压缩,其可以将任意物品变成一堆,再放到一种特殊的一维容器中。
P 教授有编号为 1 ⋯ n 1 \cdot…
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2024/4/19 9:34:21
1D/2D/3D卷积详解
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1D/2D/3D卷积计算方式都是一样的,其中2D卷积应用范围最广。与全连接层相比,卷积层的主要优点是参数共享和稀疏连接,这使得卷积操作所需要学习的参数数量大大减少。卷积计算方式如下:
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2024/4/15 3:14:14
3D Instances as 1D Kernels
Abstract
我们引入了一种3D实例表示,称为实例内核,其中实例由一维向量表示,这些向量对3D实例的语义、位置和形状信息进行编码。我们表明,实例内核通过简单地扫描整个内核来实现简单的mask推断场景,避免严重依赖标准3D实例分割管道中的proposals或启发式聚类算法。实例内核…
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2024/4/15 3:15:04
理解1D、2D、3D卷积神经网络的概念
目录 引言二维CNN | Conv2D一维CNN | Conv1D三维CNN | Conv3D总结 引言
当我们说卷积神经网络(CNN)时,通常是指用于图像分类的二维CNN。但是,现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络,即1维CNN和3维CNN。在本指…
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2024/4/15 3:14:44
深度学习之3D卷积神经网络
一、概述
3D CNN主要运用在视频分类、动作识别等领域,它是在2D CNN的基础上改变而来。由于2D CNN不能很好的捕获时序上的信息,因此我们采用3D CNN,这样就能将视频中时序信息进行很好的利用。首先我们介绍一下2D CNN与3D CNN的区别。如图1所示…
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2024/4/16 4:32:41
【一】1D测量 Measuring——meature_pairs()算子
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2024/4/18 20:18:03