三维卷积1. 大致的结构下面就是 3D 卷积，其过滤器深度小于输入层深度（核大小<通道大小）。因此，3D 过滤器可以在所有三个方向（图像的高度、宽度、通道）上移动。在每个位置，逐元素的乘法和加法都会提供一个数值。因为过滤器是滑过一个 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。2. 2D与3D对比2D常用于计算机视觉、图像处理领域： 2D 卷积2D卷积操作如
Pytorch学习记录（5）卷积操作的介绍这篇博文主要在于记录卷积操作的学习过程，包括概念以及具体实战环节。卷积操作的定义以及意义：如果从形象的方式理解卷积的意义，即为进行一次特征“浓缩”，用另一个意思来讲，就是把它抽象化。最后经过很多次的抽象化，你会将原始的矩阵变成一个 1 维乘 1 维的矩阵，这就是一个数字（变成了可以让分类器处理的概率数字，有些像降维作用的意思）。卷积层的介绍与实现：在PyT
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2023-08-11 16:57:57
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阅读目录三维卷积（Convolutions over volumes）回到目录三维卷积（Convolutions over volumes）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，而是跟一个三维的过
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2024-10-25 12:58:57
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2D卷积单通道卷积核(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。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H × W ) 的卷积，padding为1(周围的虚线部分，卷积时为了使卷积后的图像大小与原来一致，会对原图像进行填充)，两个维度上的strides均
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2024-02-19 11:12:14
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这篇文章主要介绍了 PyTorch 中常用的卷积层，包括 3 个部分。1D/2D/3D 卷积卷积有一维卷积、二维卷积、三维卷积。一般情况下，卷积核在几个维度上滑动，就是几维卷积。比如在图片上的卷积就是二维卷积。一维卷积 二维卷积 三维卷积 二维卷积：nn.Conv2d()nn.Conv2d(self, in_channels, out_channels, kernel_size,
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2023-09-02 15:46:33
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1. 二维卷积图中的输入的数据维度为14×1414×14，过滤器大小为5×55×5，二者做卷积，输出的数据维度为10×1010×10（14−5+1=1014−5+1=10）。如果你对卷积维度的计算不清楚，可以参考我之前的博客吴恩达深度学习笔记（deeplearning.ai）之卷积神经网络（CNN）（上）。上述内容没有引入channel的概念，也可以说channel的数量为1。如果将二维卷积中输入
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2024-04-15 12:49:23
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1 简介Chapter11 为肺癌检测项目初步设计了一个简单的三维卷积神经网络模型，用于候选结节的分类。这是一个二分类问题，输入是Chapter 10构建的三维数组，输出要么是结节，要么不是结节。几个可以借鉴思考的点：关于三维卷积神经网络的设计 由二维卷积模型到三维卷积模型，虽然只增加了一个维度，但参数量和设计的复杂度其实提升了很多。Pytorch中Conv.3d接受的数据输入格式为：，需要注意C
# 三维卷积过程在PyTorch中的应用
在深度学习的背景下，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像、视频、音频等多维数据的处理。三维卷积，即3D卷积，能够对立体数据（如视频或医学图像）进行特征提取和分析。本文将详细介绍三维卷积的过程，并通过PyTorch实现一个简单的示例。同时，我们将利用Mermaid语法展示流程图，以便更直观理解。
## 三维卷积的基本概念
三维卷积的核心在于通过卷积核
原创
2024-08-30 03:42:44
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1. 2维数据从卷积神经网络框架，到如何使用它进行图像识别、对象检测、人脸识别与神经网络转换即使大部分讨论的图像数据，某种意义上而言都是2D数据，考虑到图像如此普遍许多所掌握的思想不仅局限于2D图像，甚至可以延伸至1D，乃至3D数据关于2D卷积，可能会输入一个14×14的图像，并使用一个5×5的过滤器进行卷积接下来看到了14×14图像是如何与5×5的过滤器进行卷积的通过这个操作会得到10×10的输
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2023-07-01 12:05:42
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目录概述一维卷积二维卷积二维单通道卷积二维多通道卷积三维卷积三维单通道卷积三维多通道卷积深度可分离卷积常规卷积深度可分离卷积参考链接 概述不同维度的卷积实际上是卷积核的自由度不同，一维卷积卷积核只能在长度方向上进行滑窗操作，二维卷积可以在长和宽方向上进行滑窗操作，二维卷积可以在长、宽以及channel方向上进行滑窗操作。 一个卷积核运算一次得到一个值，output channel取决于卷积核的个
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2023-10-23 08:21:49
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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
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2023-11-27 09:52:12
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# 如何使用PyTorch进行三维卷积
## 引言
欢迎来到PyTorch三维卷积的教程！在这篇文章中，我将指导你学习如何使用PyTorch进行三维卷积操作。作为一名经验丰富的开发者，我将帮助你了解整个过程并教会你如何实现这一操作。
## 整个过程的流程
为了更好地帮助你理解，我将整个过程拆分为几个步骤，具体如下所示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导
原创
2024-04-19 04:26:29
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conv-layer二维卷积层二维互相关运算特征图和感受野填充和步幅填充步幅 二维卷积层卷积神经网络（convolutional neural network）是含有卷积层（convolutional layer）的神经网络。本章中介绍的卷积神经网络均使用最常见的二维卷积层。它有高和宽两个空间维度，常用来处理图像数据。本节中，我们将介绍简单形式的二维卷积层的工作原理。二维互相关运算虽然卷积层得名
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2024-05-31 16:12:27
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写这个主要是因为去年做项目的时候 需要对网络进行剪枝 普通卷积倒没问题 涉及到组卷积通道的裁剪就对应不上 当时没时间钻研 现在再看pytorch 钻研了一下 仔细研究了一下卷积的weight.data的存储1.搭建网络这里先随便搭建一下网络 放几个深度可分离卷积和普通卷积import torch.nn as nn
def autopad(k, p=None): # kernel,
卷积神经网络基于唐宇迪老师的卷积神经网络课程1.概述相对于一般神经网络，一般神经网络输入通常为一列向量，而卷积神经网络输入即为三维数据。2.卷积神经网络的整体架构1）输入层即输入类似于28×28×1图像2）卷积层①卷积作用提取特征，得到特征图。将图像进行分割，如黑白图由5×5×1的图分割为3×3个3×3的区域，为每个区域提取一个特征值，从而得到一个3×3的特征图。而一般颜色图像通道有RGB三原色，
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2024-01-10 12:58:50
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文章目录前言1 二维互相关运算2 二维卷积层3 图像中物体边缘检测4 通过数据学习核数组5 互相关运算和卷积运算6 特征图和感受野7 小结 前言Python初学者一枚，文章仅为个人学习记录，便于以后查看使用。卷积神经网络（convolutional neural network）是含有卷积层（convolutional layer）的神经网络。1 二维互相关运算通常在卷积层中使用更加直观的互相关
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2023-10-15 09:40:08
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Transposed Convolution, Fractionally Strided Convolution or Deconvolution Posted on
反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文
Deconvolutional networks中，但是并没有指定反卷积这个名字，反卷积这个术语正式的使
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2024-01-28 01:51:07
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1.前言
传统的CNN网络只能给出图像的LABLE，但是在很多情况下需要对识别的物体进行分割实现end to end，然后FCN出现了，给物体分割提供了一个非常重要的解决思路，其核心就是卷积与反卷积，所以这里就详细解释卷积与反卷积。
对于1维的卷积，公式（离散）与计算过程（连续）如下，要记住的是其中一个函数（原函数或者卷积函数
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2024-06-19 09:11:33
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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，而是跟一个三维的过滤器，它的维度是 3×3×3，这样这个过滤器也有三层，对应红绿、蓝三个通道。给这些起个名字（原图像），这里的第一个 6 代表图像高度，第二个
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2024-01-10 17:22:44
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三维卷积 (Convolutions Over Volumes)让我们来举个例子：假设你想在这图片中检测特征，不仅仅是对灰色图像（灰度图像），而是对RGB（红绿蓝）图像。因此，一个RGB（红绿蓝）图像的尺寸不会是 6x6，而是 6 x 6 x 3；这里的“3”对应的是颜色的三通道。因此你可以将此看作是三张 6x6 图像的叠加。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，
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2023-11-06 19:21:04
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