北京, 2023年10月20日 — WiMi Hologram Cloud Inc.(纳斯达克股票交易所代码:WIMI)(“WiMi”或“公司”)是一家领先的全球虚拟增强现实(“AR”)技术提供商,今天宣布提出基于3D CNN的全息图分类。3D CNN是一种将传统CNN扩展到更好地处理三维数据的模型。与传统图像分类方法相比,3D CNN可以更好地捕获全息图的空间和时间信息,从全息图中提取更丰富的特征,并充分利用全息图的三维特征实现准确的分类和识别。
WiMi的基于3D CNN的全息图分类,首先需要将全息图转换为3D数据格式,然后通过多层卷积和池化操作提取特征。接下来,提取的特征将通过全连接层和softmax函数映射到不同类别,实现全息图的分类。具体技术应用步骤包括数据预处理、网络架构设计、模型训练和优化以及模型评估。
数据预处理:首先,我们将对全息图数据进行预处理。全息图表示为包含多个切片或体素的3D数据结构,可以视为图像不同深度或时间步长的表示。在处理输入数据过程中,需要将全息图的3D数据转换为3D CNN建模所需的输入格式,例如通过将全息图转换为多个2D切片或将其转换为3D体积。我们还将标准化和归一化数据,以确保输入数据具有相似的规模和范围。
网络架构设计:接下来,WiMi将设计适用于全息图分类的3D CNN网络架构。与2D CNN中的卷积操作不同,3D CNN中的卷积操作需要在三维空间进行,以捕获全息图中的3D特征,该网络将包含多个卷积层、池化层和全连接层用于下采样和分类任务。在3D卷积操作中,卷积核将在全息图的所有深度上滑动,提取特征。这些特征将传递给下一个层进行进一步提取高级特征。池化层用于减小特征图的大小,以减少模型的计算复杂性。最后,全连接层将提取的特征映射到对应的类别,实现全息图的分类任务。
模型训练和优化:一旦设计好网络架构,我们将使用带标签的全息图数据集进行模型训练。损失函数也将被用作目标函数,并使用反向传播算法更新网络参数,同时将利用一些优化技术来提高网络性能。
模型评估:模型训练完成后,我们将使用全息图数据评估经过训练的模型性能,并将计算模型准确率、精确度等指标来评估模型的分类能力。此外,还将绘制可视化模型来评估模型性能。
WiMi可以通过训练三维卷积神经网络模型实现对全息图的自动分类和识别。这项技术可以应用于医学图像处理、视频分析以及虚拟现实等各个领域。未来,随着深度学习和计算机视觉技术的不断发展,基于3D卷积神经网络的全息图分类技术预计将在技术行业得到更广泛应用。
关于WIMI Hologram Cloud
WIMI Hologram Cloud, Inc.(纳斯达克股票交易所代码:WIMI)是一家全方位技术解决方案提供商,专注于专业领域,包括汽车头上显示(HUD)软件、三维全息脉冲LiDAR、头戴式轻场全息设备、全息半导体、全息云软件、全息汽车导航等。其服务和全息增强现实技术包括汽车应用全息增强现实、三维全息脉冲LiDAR技术、全息视觉半导体技术、全息软件开发、全息增强现实广告技术、全息增强现实娱乐技术、全息增强现实SDK支付、互动全息通信以及其他全息增强现实技术。
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