3d卷积在实践中是如何进行的？答案

【问题标题】：How is 3d convolution carried out in practice?3d卷积在实践中是如何进行的？
【发布时间】：2020-03-01 17:25:08
【问题描述】：

所以在 2d 卷积中，当我定义一个 3x3 内核时，实际上是使用 3x3xn 内核进行操作，n 是输入通道数。

这在 3d 卷积中是否相同？也就是说，如果我在尺寸为 (128,128,128,3)（宽度、高度、深度、通道）的输入上定义一个 3x3x3 内核，那么该操作是否使用尺寸为 3x3x3x3 的内核执行，其中最后三个由下式确定输入通道数？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

这是个好问题。 3d 相机通过并排捕获两个平面图像来工作。我不确定它在张量形式中的外观，但是您需要一张照片的典型 1080x1080x3 尺寸，另一张照片也需要相同的尺寸，并且它们必须以某种方式相互关联。实际上，Facebook 刚刚为这种类型的操作推出了一个名为 PyTorch 3D 的新库

【讨论】：