基于Conv3D实现三维立体MNIST数据集分类

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前言

大家好，我是阿光。

本专栏整理了《PyTorch深度学习项目实战100例》，内包含了各种不同的深度学习项目，包含项目原理以及源码，每一个项目实例都附带有完整的代码+数据集。

正在更新中~ ✨

🚨 我的项目环境：

平台：Windows10
语言环境：python3.7
编译器：PyCharm
PyTorch版本：1.8.1

💥 项目专栏：【PyTorch深度学习项目实战100例】

一、基于Conv3D实现三维立体MNIST数据集分类

MNIST手写数字数据集可以看成深度学习领域内的“Hello world”，作为很多新手入门深度学习领域第一个接触的数据集，最近再搞卷积网络，所以想要尝试使用三维立体卷积（Conv3D）来处理立体图像数据，本数据集是来源于Kaggle上的一个比赛。

基于Conv3D实现三维立体MNIST数据集分类

二、数据集介绍

这个数据集的目的是提供一个简单的方法来开始处理3D计算机视觉问题，如3D形状识别。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-474825.html

到了这里，关于基于Conv3D实现三维立体MNIST数据集分类的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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