# PyTorch 3D卷积
## 简介
深度学习中使用的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）广泛应用于图像和视频的处理任务。然而，传统的卷积操作只适用于二维数据，无法直接处理三维数据。为了解决这个问题，PyTorch提供了3D卷积操作，可以有效处理三维数据，如视频、CT扫描等。
本文将介绍PyTorch中的3D卷积操作，并提供代码示例以帮助读者理
CNN从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。注：水平所限，下面的见解或许有偏差，望大牛指正。另外只介绍其中具有代表性的模型，一些著名的模型由于原理相同将不作介绍，若有遗漏也欢迎指出。一、卷积只能在同一组进行吗？-- G
pytorch中的Tensor通道排列顺序是：[batch, channel, height, width]我们常用的卷积（Conv2d）在pytorch中对应的函数是：torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, paddi
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2023-07-29 14:42:56
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卷积计算是深度学习模型的常见算子，在3D项目中，比如点云分割，由于点云数据是稀疏的，使用常规的卷积计算，将会加大卷积计算时间，不利于模型推理加速。由此SECOND网络提出了稀疏卷积的概念。稀疏卷积的主要理念就是由正常的全部数据进行卷积运算，优化了为只计算有效的输入点的卷积结果。稀疏卷积的思路网上已经有很多简明扼要的文章，比如知乎的这一篇就很清晰，本文就是根据这一篇的思路实现的一个简单的稀疏卷积流程
参考目录：目录0 前言1 R2D2 C3D2.1 R3D3 P3D4 MCx5 R(2+1)D【前前沿】：某一次和粉丝交流的时候，收获一句话：人点亮技能书，不是一次性电量的。是反复折腾，反复批判，反复否定与肯定，加深了记忆轴。 ---某位粉丝0 前言看到这篇论文是因为之前看到一篇Nature上的某一篇医疗影像的论文中用到了这几个算法，R3D，MC3和R2+1D的3D卷积的算法。因为对3D卷积的算
---------------------------------------------更新2022.5.2后来终于搞懂了pytorch官方的代码里，关于输入和输出对应关系建立的表，官方是用了C++和python混合编程实现的，并且利用了CUDA并行化思想。下面是翻译后实现的python语言的输入和输出映射代码，仅供参考。def get_output_offset(in_offset,out_s
最近在项目中使用到了MobileNet分类网络，MobileNet网络中使用到了深度可分离卷积操作，深度可分离卷积将传统卷积操作分成两步来处理。假设输入的特征图feature_map大小为[H, W, C]，深度可分离卷积第一步使用C组NxNx1的卷积核对每个输入通道in_channel进行卷积，卷积输出结果特征图feature_map大小为[H, W, C]，然后使用M个1x1xC的卷积核进行卷
史上最简单、实际、通俗易懂的PyTorch实战系列教程！（新手友好、小白请进、建议收藏）基于3D卷积的视频分析与动作识别一、3D卷积原理解读视频就是一帧一帧的图像按照时间拼接组成的，3D卷积就是比2D的卷积多了个时间维度。二、UCF 101动作识别数据集简介UCF 101动作识别数据集官网地址下载：https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101.php101类视频，每一类
Pytorch卷积层原理和示例一，前提二，卷积层原理1.概念2.作用3. 卷积过程三，nn.conv1d1，函数定义：2, 参数说明:3,代码:4, 分析计算过程四，nn.conv2d1, 函数定义2, 参数：3, 代码4, 分析计算过程 一，前提在开始前，要使用pytorch实现以下内容，需要掌握tensor和的用法二，卷积层原理1.概念卷积层是用一个固定大小的矩形区去席卷原始数据，将原始数据
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2023-08-17 10:33:35
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很多人容易混淆2D卷积和3D卷积的概念，把多通道的2D卷积当成3D卷积，本文展示了一种直观理解2D卷积和3D卷积的方式。2D卷积单通道首先了解什么是卷积核，卷积核(filter)是由一组参数构成的张量，卷积核相当于权值，图像相当于输入量，卷积的操作就是根据卷积核对这些输入量进行加权求和。我们通常用卷积来提取图像的特征。直观理解如下：下图使用的是 3x3卷积核(height x width,简写)
3D卷积方法是把视频划分成很多固定长度的片段(clip)，相比2D卷积，3D卷积可以提取连续帧之间的运动信息。即，3D卷积将视频多帧进行融合 1. C3Dpaper: D. Tran, et al. Learning spatio-temporal features with 3D convolutional networks. ICCV'15.Tran等人提出C3D，其将3
一、膨胀卷积Dilated Convolutions，翻译为扩张卷积或空洞卷积。扩张卷积与普通的卷积相比，除了卷积核的大小以外，还有一个扩张率(dilation rate)参数，主要用来表示扩张的大小。扩张卷积与普通卷积的相同点在于卷积核的大小是一样的，在神经网络中即参数数量不变，区别在于扩张卷积具有更大的感受野。感受野是卷积核在图像上看到的大小，例如5x5的卷积核的感受野大小为25。二、膨胀卷积
之前做医学图像分类时，老师有提到3D卷积，当时只是觉得3D卷积就是输入图像的3维的，把卷积核改成三维的就行，没有真正意识到3D卷积与2D卷积中的多通道卷积有什么区别，今天突然想到这个问题又查阅了很多资料才搞清楚里面的区别在哪，决定把自己总结的知识点记下来，以便于之后查看。（以下只是博主自己的理解，如有错误的地方，请一定要指出来，谢谢~）下文的内容将会涉及到这幅图，来源于Learning Spati
目录概述1D卷积2D卷积3D卷积 概述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：1D卷积计算方式1、图中的输入的数据维度为8，过滤器的维度为5。与二维卷积类似，卷积后输出的数据维度为8−5+1=4。2、如果过滤器数量仍为1，输入数据的channel数量变为1
DEFORMABLE 3D CONVOLUTION FOR VIDEO SUPER-RESOLUTION~前言~3D卷积可以比2D卷积更关注时空特征。且对于3D Net来说，在所有层使用3×3×3的小卷积核效果更好。以前的方法多是在空间域上提取特征，在时域上进行动作补偿。因此视频序列中的时空信息无法被共同利用，超分辨视频序列的相干性被削弱。由于视频帧在时间维度上提供了额外的信息，因此充分利用视频帧
ConvNet.py'''
搭建一个卷积神经网络，该网络用于展示如何使用相关包来可视化其网络结构
'''
import torch.nn as nn
class ConvNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(ConvNet, self).__init__()
# 定义第一个卷积层: Conv2d + RELU
理解3d卷积我的个人理解 我的个人理解作分类时,对于不同类别的数据,无论是使用什么方法和分类器(仅限于线性回归和深度学习)去拟合数据,都首先要构建适合数据的多种特征(比如根据性别、年龄、身高来区分一个人是否喜欢打篮球).之后的处理过程是,权重参数都要和不同的特征分别相乘,然后再将不同的乘积加起来求和,处理过程就是不同特征和对应的权重相乘再相加,而不会是将不同的特征相乘.对于图像数据,不同的通道表
三维卷积 (Convolutions Over Volumes)你已经知道如何对二维图像做卷积了，现在看看如何执行卷积不仅仅在二维图像上，而是三维立体上。我们从一个例子开始，假如说你不仅想检测灰度图像的特征，也想检测RGB彩色图像的特征。彩色图像如果是6×6×3，这里的3指的是三个颜色通道，你可以把它想象成三个6×6图像的堆叠。为了检测图像的边缘或者其他的特征，不是把它跟原来的3×3的过滤器做卷积
无人驾驶的感知部分作为计算机视觉的领域范围，也不可避免地成为CNN发挥作用的舞台。本文将深入介绍CNN（卷积神经网络）在无人驾驶3D感知与物体检测中的应用。1 无人驾驶双目3D感知B
B
，空间中一点P到两个摄像头所成图像上的偏移（disparity）为dd，摄像头的焦距为f
文章目录1、2D卷积2、3D卷积3、1×1卷积4、转置卷积（反卷积）5、Dilated Convolution （空洞卷积或扩张卷积）6、空间可分离卷积（没见用过）7、分组卷积8、深度可分离卷积9、可变形卷积10 对齐卷积 Alignment Convolution 开始之前首先学习一个单词热热身：sibling 英[ˈsɪblɪŋ] n. 兄; 弟; 姐; 妹;1、2D卷积 把普通的
