3d cnn融合transformer

近年来，深度学习方法极大的推动了自然语言处理领域的发展。几乎在所有的 NLP 任务上我们都能看到深度学习技术的应用，并且在很多的任务上，深度学习方法的表现大大超过了传统方法。可以说，深度学习方法给 NLP 带来了一场重要的变革。我们近期邀请到了微信模式识别中心的高级研究员张金超博士，他毕业于中国科学院计算技术研究所，研究方向是自然语言处理、深度学习，以及对话系统。在本次公开课上，他全面而具体地讲述

3d cnn融合transformer

自然语言处理

深度学习

机器翻译

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技术领航舵手

1月前

399阅读

3D CNN 参数

模型（model）组成的，而模型就是通常说的网格（mesh），它是由三角形面（triangle）组成，而每个三角形面又是由３个顶点（vertex）构成。如图：　　材质（materal）和纹理（texture）：　　光有网格模型看上去就是一个物品的轮廓，为了让模型具有真实感，我们就要为模型赋予材质和纹理。　　材质包含颜色，D3D中这样定义颜色： typedef struct

3D CNN 参数

float

struct

网格

matrix

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锦绣前程未央

5月前

35阅读

cnn 3d识别

老规矩–妹妹镇楼：一．物体检测（一）定义在输入图像中检测出所有的不同物体，并用方框将所有的物体都框出来。（二）候选框（Region proposals）如果用分类和回归定位，那么要用滑动窗口滑动整张图片，需要计算太多的位置和预处理太多的图片尺寸，耗时耗力。&nbsp

cnn 3d识别

计算机视觉

深度学习

特征值

卷积神经网络

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mob64ca1415f0ab

7月前

40阅读

3d图像分类 transformer 3d图像数据

自动驾驶汽车的发展已经见证了硬件传感器记录感官数据的容量和准确度的发展。传感器的数量增加了，新一代传感器正在记录更高的分辨率和更准确的测量结果。在本文中，我们将探讨传感器融合如何在涉及环环相扣的数据标记过程中实现更高程度的自动化。所有自动驾驶汽车(AV)都使用一组硬件传感器来识别周围的物理环境。硬件传感器包括摄像机或一组摄像机，这些摄像机战略性地放置在车辆车身周围，以捕获2D视觉数据，以及一些安

3d图像分类 transformer

自动驾驶

深度学习

计算机视觉

人工智能

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小屁孩

2024-05-11 15:02:01

85阅读

融合transformer和cnn

论文提出用于特征金字塔的高效特征交互方法FPT，包含3种精心设计的特征增强操作，分别用于借鉴层内特征进行增强、借鉴高层特征进行增强以及借鉴低层特征进行增强，FPT的输出维度与输入一致，能够自由嵌入到各种包含特征金字塔的检测算法中，从实验结果来看，效果不错论文: Feature Pyramid Transformer 论文地址：https://arxiv.org/abs/2007.09451论文代

融合transformer和cnn

算法

人工智能

计算机视觉

机器学习

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fjfdh

7月前

58阅读

cnn 和 transformer融合

SwinT模块，让Swin-Transformer 的使用变得和CNN一样方便快捷！项目内容一、SwinT模块的使用演示，接口酷似Conv2D由于以下两点原因，我们将Swin-Transformer最核心的部分制成了一个类似于nn.Conv2D的接口并命名为SwinT。其输入、输出数据形状完全和Conv2D(CNN)一样，这极大的方便了使用Transformer来编写模型代码。1、一方面，虽然随着

cnn 和 transformer融合

transformer

cnn

paddlepaddle

paddle

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mob64ca140f67e3

2024-09-18 12:01:45

265阅读

融合cnn和transformer

【读论文】RFN-Nest: An end-to-end residual fusion network for infrared and visible images介绍关键词简单介绍网络结构RFN 融合网络编码器解码器训练训练自动编码器网络损失函数训练RFN损失函数实验个人总结参考论文：https://arxiv.org/abs/2103.04286 代码：https://github.c

融合cnn和transformer

人工智能

深度学习

计算机视觉

编码器

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小鱼儿

3月前

362阅读

transformer 3D图像分类

3D医学影像数据处理数据集介绍：参考：https://github.com/JunMa11/AbdomenCT-1K此3D影像数据处理文档针对以下数据集的子任务1，处理。数据下载地址：AbdomenCT-1K: Fully Supervised Learning Benchmark | Zenodo子任务1：全监督的腹部器官分割任务，训练集改编自MSD胰腺（281例）和NIH胰腺（80例），其中3

transformer 3D图像分类

深度学习

数据集

3D

sed

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lazihuman

6月前

43阅读

3D CNN pytorch 代码 pytorch 3d卷积

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

3D CNN pytorch 代码

pytorch

稀疏3d卷积、

rulebook

卷积

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mob64ca1407216b

2023-10-11 08:40:58

366阅读

3d cnn 输入形状 3d变换输入

概览在前面的教程中，我们将一个立方体从模型空间变换到了屏幕空间并进行了绘制。在本教程中，我们将拓展变换的概念，展示一个使用这些变换实现的简单动画。这个教程的输出结果是一个物体绕着另一个物体旋转，用来展示变换以及如何组合这些变换达到所需的效果。后面的教程会建立在这个教程之上介绍新的概念。源代码(SDK root)\Samples\C++\Direct3D10\Tutorials\Tutorial0

3d cnn 输入形状

深度缓存

缩放

3d

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karen

2024-05-28 13:46:07

71阅读

融合Transformer和cnn的模型 transformer与cnn

用Transformer完全代替CNN1. Story2. Modela 将图像转化为序列化数据b Position embeddingc Learnable embeddingd Transformer encoder3. 混合结构4. Fine-tuning过程中高分辨率图像的处理5. 实验 1. Story近年来，Transformer已经成了NLP领域的标准配置，但是CV领域还是CNN（

机器学习

人工智能

计算机视觉

数据

序列化

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架构领航博主

2024-04-16 10:07:34

310阅读

3D CNN pytorch 代码

# 使用 PyTorch 实现 3D CNN 的指南在计算机视觉和深度学习领域，3D 卷积神经网络（3D CNN）已成为处理视频和医疗图像等三维数据的强大工具。本篇指南将帮助你实现一个简单的 3D CNN 模型，使用 PyTorch 框架。以下是实现过程的步骤。 ## 实现流程下面用表格列出实现 3D CNN 的逻辑步骤： | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1

3D

Developer

python

原创

mob64ca12f8da8d

10月前

623阅读

mac 实现3d cnn

回答：相当有用，厉高手掌握一款3d软件。现在主流3DMAX，我学完C4D后就扔了3DMAX。好处是C4D现在会的人少，以后转动画制作非常快速，而且因为高手少，不像3DMAX，满地是高手，你一上手，高下立判，所以有时候物以稀为贵。坏处是因为会的少，很多地方都不安装C4D，不少老板都没听过！所以想装逼的时候，想做几个夸张的文字特效，坐在别人的电脑上，发现只有3DMAX！你又不能说，老板给我装个C4D。

mac 实现3d cnn

macbook适合学计算机

3d

建模

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网络安全侠

2024-10-25 09:18:11

57阅读

tensorflow 3d cnn 代码

def CNN_3d(x, out_channels_0, out_channels_1, add_relu=True): '''Add a 3d convlution layer wi

3d

ide

原创

TechOnly

2022-07-19 11:48:51

103阅读

3D的CNN网络

目录1. 3D点云分类简介1.1 何为点云[1]1.2 点云的获取[1]1.3 点云的属性[1]2. 使用PointNet进行点云分类[2]2.1 基础API配置2.2 下载数据及数据预处理2.3 建立模型2.4 训练模型2.5 可视化预测1. 3D点云分类简介无序3D点集（即点云）的分类，检测和分割是计算机视觉中的核心问题。1.1 何为点云[1]我们在做 3D 视觉的时候，处理的主要是点云，点云

3D的CNN网络

深度学习

机器学习

python

神经网络

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mob64ca140088a9

2024-10-31 15:47:50

249阅读

Transformer 3d目标检测 kitti 3d视频目标检测

本文提出仅从单目视频以端到端的方式联合训练3D检测和3D跟踪。关键组件是一个时空信息流模块，该模块聚合几何和外观特征，预测当前和过去帧中所有对象的鲁棒相似性分数。此外，还提出了时间一致性损失，该损失限制了三维世界坐标系中对象的时间拓扑，以使轨迹更加平滑。Time 3D在nuScenes 3D跟踪基准上达到21.4%的AMOTA，13.6%的AMOTP，超过所有已发布的竞争对手，运行速度

算法

编程语言

python

计算机视觉

机器学习

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mob64ca141834d3

2024-06-12 12:54:35

106阅读

transformer point 3D目标检测 3d视频目标检测

1. 概述Dario Pavllo等人于2019年提出了VideoPose3D模型，旨在把输入视频转换成人体各关键点相对于根关节的相对三维位置。为了实现这一目的，作者采取的是两步走的策略。首先要利用现成的2D姿态检测算法提取出视频各帧里人体各关键点的2D坐标，然后用自己的模型对它进行进一步处理，最终输出各关键点的相对3D坐标。在所有数据都有标签的情况下，只需要用作者提到的时域膨胀卷积模型(Temp

深度学习

人工智能

计算机视觉

卷积

3D

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AI大梦想家

2024-08-21 21:35:24

87阅读

cnn和transformer 特征融合

RFN-Nest 2021研究图像融合分为三步：特征提取，融合策略，图像重建。当前端到端的图像融合方法：基于GAN的、还有本文提出的研究背景：当前设计的融合策略在为特定任务生成融合图像方面是比较困难的。研究目的：提出一种基于可以学习的融合网络架构（RFN）来实现端到端的图像融合方法(RFN-Nest)。研究方法：使用基于残差架构的残差网络结构(RFN)来取代传统融合方法。使用一种新颖的细节保留

编码器

损失函数

红外

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落笔成诗

9月前

239阅读

串联融合CNN和transformer 串行融合

● 每周一言做出决定，然后对决定负责。导语俗话说“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”。单个模型的性能效果通常弱于多个模型的融合结果，而这种融合就叫做集成学习。那么集成学习有哪些常见模型？这种集成是否一定能提升模型效果呢？集成学习在做多人决策时，通常采取投票机制，即“少数服从多数”。我们不妨就先从投票讲讲什么是好的集成，什么是不好的集成。假设有三类样本，三种模型分别预测后进行结果融合，不同的融合结果如下图所示

串联融合CNN和transformer

机器学习

集成学习

boosting

bagging

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mob64ca14017c37

2024-07-31 23:50:36

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3D CNN来识别和定位3D对象 3d物体识别算法

这次我们要解释如何以pcl_recognition模块来进行3D物体识别。特别地，它解释了怎么使用相关组算法为了聚类那些从3D描述器算法里面把当前的场景与模型进行匹配的相关点对点的匹配。(长难句)。对于每一次聚类，描绘了一个在场景中的可能模型实例，相关组算法也输出标识6DOF位姿估计的转换矩阵。代码#include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/

3D CNN来识别和定位3D对象

点云 pcl 识别 Hough

#include

sed

3D

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mob64ca13ffd0f1

2024-04-17 11:58:37

125阅读

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