3d convolution neural networks | BriefGPT

关键词3d convolution neural networks

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VideoMamba：高效视频理解的状态空间模型
提出了一种名为 VideoMamba 的基于 Mamba 的视频理解方法，克服了现有 3D 卷积神经网络和视频变换器的限制，通过线性复杂度运算实现了高效的长视频建模，同时展示了在视觉域上的可扩展性、在短期行动识别上的敏感性、在长期视频理解上
PDF4 months ago
ICLR为高效视频识别最大化深度 3D CNN 的时空熵
该研究提出了一种新的无需训练，基于最大熵原则的 3D CNN 信息系统熵评价方法，通过在给定计算预算下，使用进化算法最大化评分以实现高效、具有表达力的 3D CNN 体系结构的自动设计，从而在视频识别方面实现了最先进的性能和更高的计算效率。
PDFa year ago
AAAICAKES: 通道自动降维核心优化的高效 3D 网络
本研究提出一种名为 CAKES 的自动核收缩的方法，通过将标准的 3D 卷积缩小为一组经济操作（例如 1D、2D 卷积），实现了高效的 3D 学习。与以往方法不同，CAKES 执行通道级核收缩，具有提取多样和互补信息以受益学习过程以及有效和
PDF4 years ago
CVPRC2FNAS: 用于 3D 医学图像分割的粗到细神经架构搜索
本论文提出了一种从零开始自动搜索 3D 医学图像分割网络的方法 —— 粗 - 细神经网络结构搜索（C2FNAS），该方法通过将搜索过程分解为宏观拓扑和微观细胞操作两个阶段来规避搜索和部署阶段之间的不一致，最后将该方法应用于 10 个公共数据
PDF5 years ago
MRI 实时脑肿瘤分割的 3D 扩张多纤网络
本文介绍了一种高效的 3D 卷积神经网络，采用 3D multi-fiber unit 并使用 3D dilated convolutions 来构建多尺度特征表示，以达到实时密集体积分割的目的，并在 BraTS-2018 挑战数据集上的实
PDF5 years ago