目录 概述1D卷积2D卷积3D卷积 概述 1D/2D/3D卷积计算方式都是一样的，其中2D卷积应用范围最广。与全连接层相比，卷积层的主要优点是参数共享和稀疏连接，这使得卷积操作所需要学习的参数数量大大减少。卷积计算方式如下： 1D卷积 …

Abstract 我们引入了一种3D实例表示，称为实例内核，其中实例由一维向量表示，这些向量对3D实例的语义、位置和形状信息进行编码。我们表明，实例内核通过简单地扫描整个内核来实现简单的mask推断场景，避免严重依赖标准3D实例分割管道中的proposals或启发式聚类算法。实例内核…

目录 引言二维CNN | Conv2D一维CNN | Conv1D三维CNN | Conv3D总结 引言 当我们说卷积神经网络（CNN）时，通常是指用于图像分类的二维CNN。但是，现实世界中还使用了其他两种类型的卷积神经网络，即1维CNN和3维CNN。在本指…

介绍 1 D / 1 D 1D/1D 1D/1D动态规划，就是指状态数为 O ( n ) O(n) O(n)，转移为 O ( n ) O(n) O(n)的动态规划方程。一般的情况下求解的时间复杂度为 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)，但是，通过优化可以使时间复杂度降到 O ( n l o g n ) …

一、概述 3D CNN主要运用在视频分类、动作识别等领域，它是在2D CNN的基础上改变而来。由于2D CNN不能很好的捕获时序上的信息，因此我们采用3D CNN，这样就能将视频中时序信息进行很好的利用。首先我们介绍一下2D CNN与3D CNN的区别。如图1所示…

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文章目录 前言卡尔曼滤波基本推导运算 实现目标检测卡尔曼预测器ID分配器（跟踪器） 完整代码代码总结 前言 一个需求，在一个稳定的场景当中，实现目标检测计数算法。 任务点： 实现目标检测完成对不同类别的物品进行计数…