最好玩的2d游戏（3DCNN概述及3DCNN与2DCNN的区别）

前言

由于做课题需要运用到3DCNN的知识    
    
    
    
    ，所以需要对3DCNN有关知识进行了解和梳理
    
    
    
    
。这篇博客主要介绍了3DCNN的概念
    
    
    
    
、3DCNN工作原理以及3DCNN与2DCNN的区别     


     


     


     


    。这也是本人第一次编写博客 


     


     


     


     


，在内容上如有问题

 




 




 




 




，欢迎指出 




 




 




 




 


。

文中图片除特殊标注外其他来自于论文：3D Convolutional Neural Networks for Human Action Recognition

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    、3DCNN的概念及3DCNN与2DCNN的区别

2DCNN是输入为高度H*宽度W的二维矩阵   

   

   

   

   ，是在单通道的一帧图像上进行滑窗操作  

     

     

     

     

，这种方式没有考虑到时间维度的帧间运动信息

   

   

   

   

。

 而3DCNN有三个维度


  




  




  




  




，分别为图像宽度W  


  


  


  


  ，图像高度H以及图像通道   
     
     
     
     
，过滤器深度<图像深度



   




   




   




   




，卷积核可以在三个方向上移动 



 



 



 



 ，使用3D CNN能更好的捕获视频中的时间和空间的特征信息     

     

     

     

   。

注：此图来自于CSDN博主「YOULANSHENGMENG」

如下图所示                        ，a)和b)分别为2D卷积用于单通道图像和多通道图像的情况（此处多通道图像可以指同一张图片的3个颜色通道




    




    




    




    




，也指多张堆叠在一起的图片



















，即一小段视频）                         ，对于一个滤波器



     



     



     



     



，输出为一张二维的特征图




















，多通道的信息被完全压缩了  




  




  




  




  

。而c)中的3D卷积的输出仍然为3D的特征图


  


  


  


  


。也就是说采用2D CNN对视频进行操作的方式    
    
    
    
    ，一般都是对视频的每一帧图像分别利用CNN来进行识别 


     


     


     


     


，这种方式的识别没有考虑到时间维度的帧间运动信息

 




 




 




 




，而使用3D CNN能更好的捕获视频中的时间和空间的特征信息     
     
     
     
  。

注：此处为CSDN博主「YOULANSHENGMENG」的原创文章

原文链接：https://blog.csdn.net/YOULANSHENGMENG/article/details/121328554

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、3DCNN工作原理

3D卷积是通过堆叠多个连续的帧为一个立方体   

   

   

   

   ，在立方体中运用3D卷积核  

     

     

     

     

，在这个结构中


  




  




  




  




，卷积层中每一个特征map都会与上一层中多个邻近的连续帧相连  


  


  


  


  ，因此捕捉运动信息   




   




   




   




   
。下图则表达了该过程：

注：相同颜色的连线代表了相同的权值   
     
     
     
     
，可以采用多种卷积核



   




   




   




   




，以提取多种特征 



 



 



 



 



。

例如黑色连线同时卷积了相邻的两帧图像 



 



 



 



 ，并且运用的是相同的权值                        ，得到的输出即可表达两帧之间的运动变化                     。