为了进一步提高点云图像船舶分类方法的分类准确率,提出了一种基于三维卷积神经网络(3D CNN)的点云图像船舶分类方法。首先采用密度网格方法将点云图像转为体素网格图像,将体素网格图像作为3D CNN的输入对象;接着通过设计的6层3D CNN提取体素网格图像的高水平特征,捕捉结构信息;最后在输出层利用Softmax函数进行分类,得到最终的分类结果。实验结果表明,在自建的点云图像船舶数据集上,所提方法的分类准确率达到了96.14%,比3D ShapeNets方法和VoxNet方法分别提高了5.97%和2.46%。在悉尼城市目标数据集上,与现有一些方法相比,所提方法的分类准确率较高。这些结果均证明所提方法具有良好的分类性能。

一种基于三维卷积神经网络的视网膜OCT图.PDF，专利，一种基于三维卷积神经网络的视网膜OCT图.PDF，专利

针对传统计算机辅助检测系统中肺结节检测存在大量假阳性的问题,提出一种基于三维卷积神经网络的肺结节识别方法。首先,将传统二维卷积神经网络扩展为三维卷积神经网络,充分挖掘肺结节的三维特征,增强特征的表达能力;其次,将密集连接网络与SENet相结合,在加强特征传递和复用的同时,通过特征重标定自适应学习特征权重;另外,引入focal loss作为网络的分类损失函数,提高对难样本的学习。在LUNA16数据集上的实验结果表明:与当前的主流深度学习算法相比,所提网络模型在平均每组CT图像中假阳个数为1和4时的检出率达到了0.911和0.934,CPM得分为0.891,优于大部分主流算法。

三维卷积 (3D CNN) 素材数据

手势识别的目的是识别人体有意义的动作，在智能人机交互中至关重要。本文提出了一种基于三维卷积和卷积长短时记忆(LSTM)网络的多模态手势识别方法。该方法首先通过三维卷积神经网络学习手势的短期时空特征，然后在提取的短期时空特征的基础上，通过卷积LSTM网络学习长期时空特征。此外，我们评估了多模态数据之间的微调，我们发现，当没有预先训练的模型存在时，它可以被视为一种可选的技能，以防止过拟合。在ChaLearn LAP大规模孤立手势数据集(IsoGD)和Sheffield Kinect手势数据集(SKIG)上对该方法进行了验证。结果表明，该方法在IsoGD验证集上的识别准确率为51.02%，在SKIG验证集上的识别准确率为98.89%。 3d卷积，卷积LSTM，手势识别，多模态

对于基于深度学习的立体匹配而言,模型的网络结构对算法精度的影响很大,而算法运行效率也是实际应用中需要考虑的重要因素。提出一种在视差维度上使用稀疏损失体进行立体匹配的方法。采用宽步长平移右视角特征图构建稀疏的三维损失体,使三维卷积模块所需的显存和计算资源均降低数倍。采用多类别输出的方式对匹配损失在视差维度上进行非线性上采样,并结合两种损失函数训练模型,在保证运行效率的同时提高算法精度。在KITTI测试集上,与基准算法相比,所提算法不仅提高了精度,而且运行时间缩短了约40%。

基于三维卷积自动编码器的高光谱分类无监督空间光谱特征学习 通过，，，张治，，。 拟议框架 介绍 与传统的手工特征提取算法相比，使用深度神经网络（DNN）的特征学习技术表现出卓越的性能。 但是，DNN通常需要大量的训练样本来学习有效的特征，而在高光谱图像中很难获得有效的特征。 因此，在本文中，提出了一种使用三维卷积自动编码器（3D-CAE）的无监督空间光谱特征学习策略。 提出的3D-CAE仅包含3D或元素操作，例如3D卷积，3D池化和3D批处理归一化，以最大程度地探索空间光谱结构信息以进行特征提取。 还设计了一个配套的3D卷积解码器网络来重建输入模式，通过该模式，可以训练网络中涉及的所有参数而无需标记训练样本。 在多个基准高光谱数据集上的实验结果表明，我们提出的3D-CAE在提取空间光谱特征方面非常有效，不仅在传统的非监督特征提取算法方面表现出色，而且在分类应用中也优于许多监督特征提取算