Kalkulator Convolution 3D

1. Apa itu konvolusi 3D?
2. Bagaimana CNN 3D berfungsi?
3. Apakah perbezaan antara CNN dan 3D CNN?
4. Apakah perbezaan antara konvolusi 2D dan 3D?

Apa itu konvolusi 3D?

Convolution 3D adalah sejenis konvolusi di mana slaid kernel dalam 3 dimensi berbanding dengan 2 dimensi dengan convolutions 2D. Satu contoh penggunaan kes adalah pengimejan perubatan di mana model dibina menggunakan irisan imej 3D.

Bagaimana CNN 3D berfungsi?

Convolutions 3D menggunakan penapis 3 dimensi ke dataset dan penapis bergerak 3-arah (x, y, z) untuk mengikat perwakilan ciri tahap rendah. Bentuk output mereka adalah ruang isipadu 3 dimensi seperti kiub atau cuboid. Mereka membantu dalam pengesanan acara dalam video, imej perubatan 3d dll.

Apakah perbezaan antara CNN dan 3D CNN?

Dalam 2d CNN, kernel bergerak ke 2 arah. Data input dan output 2D CNN adalah 3 dimensi. Kebanyakannya digunakan pada data imej. Di CNN 3D, kernel bergerak ke 3 arah.

Apakah perbezaan antara konvolusi 2D dan 3D?

(a) Convolutions 2d menggunakan berat yang sama untuk keseluruhan kedalaman timbunan bingkai (pelbagai saluran) dan menghasilkan satu imej tunggal. (b) Convolutions 3D menggunakan penapis 3D dan menghasilkan jumlah 3D sebagai hasil daripada konvolusi, dengan itu memelihara maklumat temporal dari timbunan bingkai.