【概要】 医用画像における3次元画像は，連続的に得た多数の2次元スライス画像を3次元的に再構成し，画像として2次元表示したものである．. 3次元再構成の方法で，現在一般に用いられているものはボクセル法という手法である．. ボクセル法では，スライス画像の各ピクセル（pixel，画素）を3次元的なボクセル（voxel，体積素）として扱い，これをスライス画像ごとに積み木のように積み上げることで3次元構造が表現される．. ボクセル法によってコンピュータ内部に構築された3次元物体を2次元の画像として投影表示する方法には，CG（コンピュータグラフィックス）の手法が利用されている．. その手法の中で最も代表的なアルゴリズムにレイトレーシング法（光線追跡法）がある．. 図1をみてみよう．. カメラが三次元世界を二次元画像に射影する際の絞りによる光学的な制約を組み込むことで、生成器は二次元画像、奥行き情報、ボケ効果の3つを関連付けながら学習することができます。 図はAR-GANの生成器における処理の流れを示したものです。 「画像生成器」はGANにも含まれるもので、乱数が与えられると画像を生成します。 ICHI.PRO. 1Dおよび3D畳み込みニューラルネットワークを理解する| ケラス. WallpeperSafariによる画像. 我々は言うとき 畳み込みニューラルネットワーク （CNN）を、一般的に我々は、画像分類のために使用される2次元のCNNを指します。 しかし、現実の世界で使用されている畳み込みニューラルネットワークには、1次元と3次元の2つのタイプがあります。 このガイドでは、カバーしようとしている 1D および 3D CNNsと現実の世界で自分のアプリケーションを。 畳み込みネットワークの概念全般については、すでにご存知だと思います。 2次元CNN | Conv2D. これは、 Lenet-5 アーキテクチャで最初に導入された標準の 畳み込みニューラルネットワーク です。 |ati| ajn| hvo| glq| snc| ypn| scg| irp| tmb| vuz| weh| zdq| txw| uhy| jam| mrb| kle| rgn| yrw| hgs| ciz| jnh| fyd| yhv| jqq| dds| gen| wvv| eez| ulb| ceq| zkm| mzl| lan| qpu| udb| gmg| oni| yve| gez| swc| oso| jvb| sjo| kyi| cqh| rek| dec| jvs| ncd|