Calculadora de convolução 3D

1. O que é uma convolução 3D?
2. Como funciona um CNN 3D?
3. Qual é a diferença entre CNN e 3D CNN?
4. Qual é a diferença entre a convolução 2D e 3D?

O que é uma convolução 3D?

Uma convolução 3D é um tipo de convolução em que o kernel desliza em 3 dimensões, em oposição a 2 dimensões com convoluções 2D. Um exemplo de caso de uso é a imagem médica em que um modelo é construído usando fatias de imagem 3D.

Como funciona um CNN 3D?

As convoluções 3D aplicam um filtro de três dimensionais ao conjunto de dados e o filtro move 3-direção (x, y, z) para calcular as representações de baixo nível de recurso. Sua forma de saída é um espaço de volume de três dimensionais, como cubo ou cubóide. Eles são úteis na detecção de eventos em vídeos, imagens médicas 3D etc.

Qual é a diferença entre CNN e 3D CNN?

Na 2ª CNN, o kernel se move em 2 direções. Os dados de entrada e saída da CNN 2D são tridimensionais. Usado principalmente em dados de imagem. Na CNN 3D, o kernel se move em 3 direções.

Qual é a diferença entre a convolução 2D e 3D?

(a) As convoluções 2D usam os mesmos pesos para toda a profundidade da pilha de quadros (múltiplos canais) e resulta em uma única imagem. (b) Convoluções 3D usam filtros 3D e produzem um volume 3D como resultado da convolução, preservando assim as informações temporais da pilha de quadros.