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2019年4月16日
论文翻译：LP-3DCNN: Unveiling Local Phase in 3D Convolutional Neural Networks
摘要： 引言 传统的3D卷积神经网络（CNN）计算成本高，内存密集，容易过度拟合，最重要的是，需要改进其特征学习能力。为了解决这些问题，我们提出了整流局部相位体积（ReLPV）模块，它是标准3D卷积层的有效替代方案。所述ReLPV 块提取相在3D局部邻域（例如，$3×3×3$）输入图的每个位置以获得特征图。 阅读全文
posted @ 2019-04-16 16:41 腿儿爷 阅读(2383) 评论(0) 推荐(0) 编辑