詳解conv3d

一、conv3d groups

torch.nn.Conv3d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, 
                dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros')

Conv3d groups選項可以讓卷積運算在輸入和輸出之間進行分組，每個組之間的卷積運算是獨立的。這對於一些特定情況下的網路設計是非常有用的。

比如，我們有一個包含多個通道的三維卷積輸入，可以把它們分成幾個組，每個組之間執行相互獨立的卷積運算。這種分組能夠減少需要學習的參數數量，通常被用於減少模型的複雜度和增加運行速度。

二、conv3d pytorch

import torch

input_data = torch.randn(1, 3, 32, 32, 32)
conv = torch.nn.Conv3d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1)
output_data = conv(input_data)

print(f"Input shape: {input_data.shape}")
print(f"Output shape: {output_data.shape}")

Conv3d pytorch函數是一個可以用於三維卷積操作的函數，它需要輸入的參數包括輸入數據通道數、卷積核數、卷積核大小、padding數等。在上述示例中，我們定義了一個輸入數據張量input_data，它是一個大小為[1,3,32,32,32]的張量。我們同時定義了一個卷積層conv，它包含了64個卷積核，每個卷積核的大小是3，padding數為1，並且它們的輸入通道數是3。通過調用conv(input_data)可以得到一個大小為[1,64,32,32,32]的輸出張量output_data。

三、卷積神經網路JC-3D

Conv3d函數可以應用於三維卷積神經網路JC-3D中，JC-3D是一個基於3D卷積神經網路的視頻分類模型。它是在2D卷積網路的基礎上進一步發展的，通過增加深度和使用3D卷積核可以有效地處理視頻數據，提取時間域上的特徵。

以下是使用Pytorch實現的簡單JC-3D模型：

import torch

class JC3D(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(JC3D, self).__init__()
        self.conv1 = torch.nn.Conv3d(3, 12, kernel_size=3, padding=1)
        self.pool = torch.nn.MaxPool3d(2, 2)
        self.conv2 = torch.nn.Conv3d(12, 24, kernel_size=3, padding=1)
        self.fc1 = torch.nn.Linear(24*8*8*8, 64)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(64, 10)

    def forward(self, x):
        x = torch.nn.functional.relu(self.conv1(x))
        x = self.pool(x)
        x = torch.nn.functional.relu(self.conv2(x))
        x = self.pool(x)
        x = x.view(-1, 24*8*8*8)
        x = torch.nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = JC3D()
input_data = torch.randn(1, 3, 32, 32, 32)
output_data = model(input_data)

print(f"Input shape: {input_data.shape}")
print(f"Output shape: {output_data.shape}")

在上述代碼中，我們定義了一個包含兩層卷積和兩層全連接層的簡單3D卷積神經網路，它包含了卷積層conv1和conv2，最大池化層pool，以及兩個全連接層fc1和fc2。輸入張量input_data的大小是[1,3,32,32,32]，輸出張量output_data的大小為[1,10]，代表10個不同類別的概率分數。