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- ¿Qué es una convolución 3D??
- ¿Cómo funciona un CNN 3D??
- ¿Cuál es la diferencia entre CNN y 3D CNN??
- ¿Cuál es la diferencia entre la convolución 2D y 3D??
¿Qué es una convolución 3D??
Una convolución 3D es un tipo de convolución donde el núcleo se desliza en 3 dimensiones en lugar de 2 dimensiones con convoluciones 2D. Un caso de uso de ejemplo es una imagen médica donde se construye un modelo utilizando cortes de imagen 3D.
¿Cómo funciona un CNN 3D??
Las convoluciones 3D aplican un filtro dimencional 3 al conjunto de datos y el filtro mueve 3 dirección (x, y, z) para calcular las representaciones de características de bajo nivel. Su forma de salida es un espacio de volumen de 3 dimencional como cubo o cuboides. Son útiles en la detección de eventos en videos, imágenes médicas 3D, etc.
¿Cuál es la diferencia entre CNN y 3D CNN??
En 2d CNN, el núcleo se mueve en 2 direcciones. Los datos de entrada y salida de 2D CNN son tridimensionales. Se utiliza principalmente en datos de imagen. En 3D CNN, el kernel se mueve en 3 direcciones.
¿Cuál es la diferencia entre la convolución 2D y 3D??
(a) Las convoluciones 2D usan los mismos pesos para toda la profundidad de la pila de marcos (múltiples canales) y da como resultado una sola imagen. (b) Las convoluciones 3D usan filtros 3D y producen un volumen 3D como resultado de la convolución, preservando así la información temporal de la pila de cuadros.
