为了将可学习的参数从预训练的2D ResNet-18 (ImageNet)转移到3D,我们通过第三维复制2D过滤器(重复复制它们)。这是可能的,因为视频或3D图像可以转换成一系列图像切片。在训练过程中,我们期望3D ResNet-18学习每一帧的模式。这个模型有3400万个可学习参数。
简单地说,调用“resnet18TL3Dfunction()”函数。
MATLAB版本兼容性
用R2020b创建
兼容R2019b及后续版本
平台的兼容性
窗户 macOS Linux标签
确认
启发:ResNet-18网络的深度学习工具箱模型,深度学习网络分析仪的神经网络工具箱
启发:MRI 3D ResNet-18检测阿尔茨海默病,利用多模态3D数据检测阿尔茨海默病,预训练3D ResNet-50,利用多模态3D数据检测阿尔茨海默病
版本 | 发表 | 发布说明 | |
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1.0.3 | 相关论文已发表。 |
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1.0.2中 | 相关论文更新。 |
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1.0.1 | 相关论文已发表。 |
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