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我正在使用一个 TFRecord 数据集,该数据集由 3D 对象横截面的多个灰度图像组成,最终形状为 [32, 256, 256]。 32的尺寸代表横截面的数量,它明显小于其他尺寸。
因此,我想知道是否可以将数据视为具有 32 个 channel 的 2D 数据,而不是将数据视为具有一个 channel 的 3D 数据,这尤其有助于所需的计算资源。我现在在 Google Colab 中将 TensorFlow 与 TPU 结合使用,并且使用 tf.layers.conv2d
而不是 tf.layers.conv3d
可以通过减少填充来节省大量内存.
这两种方法之间是否有任何显着差异,或者是否有我应该遵循的约定?使用 conv2d
会以任何方式损害我的准确性吗?
最佳答案
与完全连接的 2D 层相比,卷积层的主要好处之一是权重是 2D 区域的局部权重,并在所有 2D 位置(即滤波器)上共享。这意味着图像中的辨别模式即使出现多次或出现在不同位置,也只能被学习一次。 IE。它对翻译有一定的不变性。
对于 3D 信号,您需要确定是否需要滤波器输出对深度不变,也就是说,区分性特征可能出现在图像中的任何一个或多个深度处,或者特征的深度位置是否存在是相对固定的。前者需要 3D 卷积,后者则可以使用具有大量 channel 的 2D 卷积。
例如(这是我编的 - 我没有研究过),假设您对某人的肺部进行了 3D 扫描,并且您正在尝试对是否存在肿瘤进行分类。为此,您需要 3D 卷积,因为代表“肿瘤”的滤波器组合需要对该肿瘤的 X、Y 和 Z 位置保持不变。如果在这种情况下使用 2D 卷积,则训练集必须在所有不同 Z 位置都有肿瘤的示例,否则网络将对 Z 位置非常敏感。
顺便说一句:CNN 与 LSTM 是另一种处理 3D 数据的方法。
关于tensorflow - 我应该对 3D 灰度图像使用 2D 还是 3D 卷积?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/58897321/
有谁知道是否有办法在悬停时使图像灰度 - 除了创建 2 个单独的图像并更改 src 之外。 谢谢 编辑 - 半工作代码...: $(document).ready(function() {
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给定一张灰度的图像,我如何获得该位置的灰度像素值? 这始终将 temp 输出为 -16777216(黑色)。 public void testMethod() { int width = im
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我正在尝试创建一种悬停效果,其中图像以全彩色开始,当我将鼠标悬停在图像上时,我希望它有一个蓝色覆盖层。 事实是,只有一个简单的蓝色叠加层,它只是在彩色图像之上放置一个半透明的蓝色 block ……这意
将颜色 Drawable 转换为灰度的正确方法是什么(表示禁用状态)? 编辑: 黑白 => 灰度 最佳答案 我知道这个问题是不久前提出的,但我遇到了一个更简单的解决方案,如果你有一个 Drawable
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首先我要警告你,我只是一个试图让事情发挥作用的物理学家,我对 C++ 的知识基本上是不存在的。 我目前正在使用 GATE 模拟 CT 扫描仪,我需要将输出转换为 bmp 文件。 Gate 制作了一系列
link 在 chrome 中,它运行完美。但是,在 Firefox 中,图像不会出现。 我已经设置了 SVG 的 mime 类型,并且 mime 类型检查器显示 mime 类型是正确的。 有人能帮帮
我是一名优秀的程序员,十分优秀!