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- Qu'est-ce qu'une convolution 3D?
- Comment fonctionne un CNN 3D?
- Quelle est la différence entre CNN et 3D CNN?
- Quelle est la différence entre la convolution 2D et 3D?
Qu'est-ce qu'une convolution 3D?
Une convolution 3D est un type de convolution où le noyau glisse en 3 dimensions par opposition à 2 dimensions avec des convolutions 2D. Un exemple de cas d'utilisation est l'imagerie médicale lorsqu'un modèle est construit à l'aide de tranches d'image 3D.
Comment fonctionne un CNN 3D?
Les convolutions 3D appliquent un filtre à 3 dimensions à l'ensemble de données et le filtre déplace la 3 direction (x, y, z) pour calculer les représentations de fonctionnalités de bas niveau. Leur forme de sortie est un espace de volume à 3 dimensions comme le cube ou le cuboïde. Ils sont utiles dans la détection d'événements dans des vidéos, des images médicales 3D, etc.
Quelle est la différence entre CNN et 3D CNN?
Dans 2d CNN, le noyau se déplace dans 2 directions. Les données d'entrée et de sortie de 2D CNN sont en trois dimensions. Principalement utilisés sur les données d'image. Dans 3D CNN, le noyau se déplace dans 3 directions.
Quelle est la différence entre la convolution 2D et 3D?
(a) Les convolutions 2D utilisent les mêmes poids pour toute la profondeur de la pile de trames (plusieurs canaux) et entraîne une seule image. (b) Les convolutions 3D utilisent des filtres 3D et produisent un volume 3D à la suite de la convolution, préservant ainsi les informations temporelles de la pile de trame.
