三维卷积神经网络原文
时间: 2025-03-27 22:16:53 浏览: 40
### 关于三维卷积神经网络的原始文献
对于三维卷积神经网络的研究,早期的工作主要集中在视频处理和医学图像分析领域。一项具有代表性的研究是由 Ji et al. 提出的 3D 卷积神经网络架构,该工作发表在 2013 年的论文《3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition》中[^1]。
在这篇论文里,作者们探讨了如何利用 3D CNNs 来捕捉时空信息,从而实现更高效的人体动作识别。通过引入时间维度上的卷积操作,使得模型能够学习到连续帧之间的动态模式,这不仅增强了对运动的理解,也为后续众多基于 3D CNN 的应用奠定了理论基础。
此外,在医疗影像方面,《DeepMedic: A 3D Convolutional Network for Volumetric Image Segmentation》这篇论文介绍了 DeepMedic 架构,它专门针对体积数据进行了优化设计,可以有效提高分割精度并减少计算资源消耗[^2]。
```python
import torch.nn as nn
class Simple3DCNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(Simple3DCNN, self).__init__()
self.conv_layer = nn.Conv3d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=(3, 3, 3))
def forward(self, x):
return self.conv_layer(x)
```
阅读全文
相关推荐











