三維時空域卷積的思考 —— 從暴力3D卷積到優雅3D卷積
起因 之前有看過 Standford 最早的一篇關於處理視頻序列的文章 A. Karpathy, G. Toderici, S. Shetty, T. Leung, R. Sukthankar, and F. F. Li. Large-scale video classification with convolutional neural networks. In CVPR, 2014. 2, 5
相關文章
- 1. 2D卷積和3D卷積
- 2. 一維卷積（1D-CNN）、二維卷積（2D-CNN）、三維卷積（3D-CNN）
- 3. 3D卷積和去(反)卷積
- 4. 什麼是卷積，一維卷積，二維卷積，三維卷積
- 5. 一維卷積，二維卷積，三維卷積
- 6. 稀疏3d卷積
- 7. 1D,2D,3D卷積
- 8. 理解3D 卷積
- 9. 三維卷積
- 10. 各種一維卷積（Full卷積、Same卷積、Valid卷積、帶深度的一維卷積）
- 更多相關文章...
- • MySQL的優勢（優點） - MySQL教程
- • Spring中Bean的作用域 - Spring教程
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
- • 算法總結-廣度優先算法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 2D卷積和3D卷積
- 2. 一維卷積（1D-CNN）、二維卷積（2D-CNN）、三維卷積（3D-CNN）
- 3. 3D卷積和去(反)卷積
- 4. 什麼是卷積，一維卷積，二維卷積，三維卷積
- 5. 一維卷積，二維卷積，三維卷積
- 6. 稀疏3d卷積
- 7. 1D,2D,3D卷積
- 8. 理解3D 卷積
- 9. 三維卷積
- 10. 各種一維卷積（Full卷積、Same卷積、Valid卷積、帶深度的一維卷積）