3D 深度学习入门

3-D 深度学习是一种先进的技术，它利用人工智能技术从三维数据中提取有意义的数据。虽然传统的深度学习主要专注于二维数据，如图像或文本，但 3D 深度学习将其能力扩展到体积数据，包括科学图像、点云和 3D 重建。

什么是深度学习？

深度学习是机器学习的一个分支，它基于神经网络。它涉及在神经网络上进行训练，以执行任务而无需专门编程。这些神经网络由相互连接的节点层组成，其灵感来源于人脑的形状和特征。“深度”一词在深度学习中指的是使用神经网络中的多层，这使其能够学习数据的分层表示。

3D 深度学习与 3D 数据

在 3D 深度学习方面，数据精确地以三维形式表示，为数据增加了全新的细节和复杂性。这可能包括显示器官、骨骼和组织结构的医学体积扫描，并提供身体的完整视图，使医生和医疗专业人员能够更准确地诊断和治疗疾病和状况。

此外，通过激光雷达传感器捕获的 3-D 点云可以提供有关物体和环境精确空间位置和方向的大量信息，这在自动驾驶、机器人和地理空间测绘等领域具有宝贵的价值。最后，可以通过使用复杂的软件算法和工具来创建物体的三维重建，从而可以创建对现实世界物体和空间高度精确和准确的模型，用于建筑、工程、视频游戏设计和虚拟现实体验等各种应用。

深度学习模型通常设计用于处理一维或二维图像或数组。然而，3D 深度学习模型特别定制，用于处理具有第三维的图像，这会极大地影响它们的系统、格式、体积和其他关键功能。这些差异需要特殊的策略来分析和解释数据，这使得 3D 深度学习模型成为一个专门的研究和开发领域。

数据表示

1. 体素网格

3D 深度学习中的体积数据和体素网格是解决方案。体素网格本质上是规则网格的三维表示，网格中的每个小元素称为体素。体素可以被认为是像素的三维等价物，代表空间中一个小的、定义的体积元素。

体素网格的主要优点之一是它们提供了一种结构化和有组织的方式来表示 3D 信息。这使得处理和分析数据以及在信息上训练深度学习模型更加容易。

通过使用体素网格，深度学习算法可以更有效地执行对象识别、分割和分类等任务。这是因为 3D 信息更容易访问和结构化，从而可以进行更准确和精确的分析。总而言之，体素网格是 3D 深度学习中的一项重要工具，它提供了一种高度有效的方式来组织和处理体积数据。

2. 点云

在 3D 数据表示领域，点云是一种越来越流行的方法。本质上，点云是在三维坐标系中绘制的点集合。云中的每个点代表一个表面点，该表面点已从周围环境中扫描。这些点云通常由激光雷达传感器生成，并经常用于各种应用，例如自动驾驶汽车。

3D 深度学习的架构

卷积神经网络 (CNN) 是一种深度学习算法，已扩展到三维以有效地处理体积数据。随着 3-D CNN 和 ResNet3D 等流行 2D 架构的体积变体的出现，有效地处理和提取 3-D 数据特征变得可行。这些架构专门设计用于处理三维数据，并且能够捕获空间和时间数据，使它们成为医学成像、机器人和自动驾驶等领域中大量应用的关键工具。

3-D CNN 是一种使用多个层的神经网络架构。它使用分层数据表示。每层利用数据的空间特征进行学习和训练。三维 CNN 用于回归、分类或聚类等任务和问题。CNN 中的不同层具有不同的功能。一些最常见和最重要的层是池化层和填充层。这些层有助于过滤图像以进行处理和提取数据。3D 深度学习与 3D CNN 结构一起，使用户能够轻松有效地识别和处理图像。

3D 深度学习中层和神经网络的功能

神经网络包含输入层和输出层。两层都有特定的神经元。前一层的输出作为下一层的输入。3D 深度学习中的层使用反向传播通过特殊的数据表示进行训练。三维深度学习学习数据内的空间关系并提取其特征。它可以用于回归、分类和分割。

反向传播使用预测输出与地面真实标签之间的误差来更新权重。反向传播之所以得名，是因为误差会向后传播到网络，为了最小化误差，权重会被更改。重复这些步骤，直到误差变得可以容忍。

使用 3D 深度学习的不同模型

这种深度学习的主要方面是它使用三维数据。它可以是提供 3D 旋转的图像，也可以是更复杂的构建以获得更好的表示。现实或想象物体的图像，具有其所有的几何之美，可以从各种角度查看和旋转，覆盖各种表面纹理，并提供大量引人入胜的交互选项。

可以使用 3D 深度学习创建或实现的模型有多种

1. 网格模型

网格模型是一种特定且精确的三维 (3-D) 对象表示。它通过连接大量的顶点、边和面来创建，以定义对象的复杂表面几何形状。这种经过微调的连接网络形成网格形状。它广泛用于计算机图形学和计算机辅助设计 (CAD)，以在数字环境中表示复杂且精密的形状。

网格中的顶点代表对象表面空间中的特征点。这些点通过边连接，创建了定义对象形状的线和曲线。然后通过连接边来创建面，形成对象的平面或曲面。

网格广泛用于游戏、动画、建筑和工程等各个行业。例如，在游戏和动画中，网格用于创建独特逼真的角色、环境和物体。在建筑和工程中，网格用于建模复杂系统，包括房屋、桥梁和机器。使用网格彻底改变了我们设计和可视化对象的方式，使得更容易以更高的便捷性和精确度创建详细准确的 3D 模型。

2. 激光雷达

当与 3D 深度学习结合时，激光雷达（激光探测与测距）为许多应用提供了强大的协同作用，特别是在机器人、环境传感和自动驾驶汽车领域。激光雷达技术通过发射激光束并分析反射光来测量距离，从而创建周围环境的复杂 3D 点云。当与三维深度学习方法相结合时，激光雷达数据成为解读和理解复杂空间数据的宝贵工具。

来自激光雷达的高分辨率 3-D 点云可用于对象识别和检测。这些点云可以使用 3-D CNN（卷积神经网络），它们是 3-D 深度学习模型，用于识别和分类环境中的对象。这有助于障碍物规避、车辆识别和行人检测等任务。

3D 深度学习的应用

1. 医学成像

3-D 深度学习用于 CT 扫描、MRI 和其他医学成像模态的体积数据中的医学图像分割、肿瘤检测和器官定位任务。

2. 自动驾驶汽车

在自动驾驶汽车中，3D 深度学习方法用于处理激光雷达点云以进行对象检测、场景理解和导航，从而提高自动驾驶汽车的安全性与效率。

3. 机器人

在机器人领域，3-D 深度学习有助于对象识别、操作和空间理解等任务，使机器人能够智能地与其三维环境进行交互。

4. 虚拟现实 (VR) 和增强现实 (AR)

3D 深度学习通过理解和处理虚拟环境的三维元素，增强了 VR 和 AR 中的沉浸式体验，从而带来更逼真的模拟。

5. 计算机辅助设计 (CAD)

CAD 系统利用 3D 深度学习执行形状识别、缺陷检测、设计优化等任务，并在各种工程和建筑应用中简化设计过程。

6. 视频监控

3-D 深度学习通过分析三维场景并增强复杂环境中的对象检测、跟踪和活动识别，从而增强视频监控系统。

7. 3-d 对象识别

3-D 深度学习应用于制造和物流等行业，以识别和分类三维对象，从而有助于质量控制和自动化流程。

8. 增强的人机交互

在与人机交互相关的应用中，3D 深度学习被用于手势识别、面部特征分析和姿态估计，从而改善自然直观的交互。

结论

通过增强传统深度学习处理体积数据的能力，3-D 深度学习在需要理解数据三维形状的领域开辟了新的可能性。该领域的持续发展在解决各行业的难题方面具有巨大潜力。