2015-11-10 2 views

ответ

3

Нет, текущие реализации выполняются для 2D-изображений (таких как nn.conv2d). Они поддерживают несколько каналов (например, RGB), и можно выразить 3D-изображения как многоканальное 2D-изображение (каждый z-срез является каналом), но это не всегда идеально. Кроме того, для использования таких подходов вам требуется значительное количество данных изображения, которые обычно трудно найти в медицинской области.

Обновление: как TensorFlow, так и Theano (впоследствии Keras, Lasagne и т. Д.) Теперь поддерживают 3D-операции, как указано выше. Важно отметить, что 3D-операции намного более вычислительны и интенсивны в памяти, чем аналогичная 2D-операция.

+0

Как это не отличается от conv2D? Мне кажется, что Conv3D представляет собой пакетный + образ, который создает пакетные + featuremaps. в conv2d, у нас есть изображение с каналами, которое создает kxWxH карты функций. у вас есть x количество изображений? то х число цветных изображений будет разбито. AM Я не прав? – Breeze

+0

Хорошо conv2d - это 4-мерная матрица (количество изображений, количество каналов, ширина x, ширина y). Операция conv3d является 5-мерной матрицей. – kmader

+1

Да, правильно, я просто хочу, чтобы операция была такой же, если честно, я теряюсь, как операция выполняется. когда мы говорим о временном шаге, что это значит? как мы делаем шаги для временного измерения? Я знаю 5 кадров, в строке называется временным измерением. (количество изображений, глубина, количество каналов, ширина x, ширина y), где глубина здесь будет равна 5. означает, что имеется 5 кадров, например, 200x200x3. , так как в этом отношении имеет смысл двигаться? – Breeze

0

Если вы хотите использовать CNN с 3D-изображениями, то возможно использовать этот Caffe PR. Вам нужно будет преобразовать ваши данные в формат HDF5.

10

TensorFlow теперь поддерживает 3D convolution и 3D pooling в главной ветке.

Вы можете использовать их с тензорами 5D в качестве входных данных с формой: [batch_size, depth, height, width, channels].

+0

Что относительно 3D транспонирования (deconvolution)? –

+1

К счастью, вы [тянут запрос] (https://github.com/tensorflow/tensorflow/pull/3049), который добавит поддержку для этого. См. Также [этот вопрос] (https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/2467) –

+0

wow, которому повезло –

Смежные вопросы