blocks|key|324746|text|TensorFlow现在支持主分支中的3D+convolution和3D+pooling。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|324747|您可以将它们与5D张量一起使用，作为shape：[batch_size,+depth,+height,+width,+channels]的输入。|style|CODE|324748|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers/conv3d|1|https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers/max_pooling3d^0|J|E|0|Y|A|1|0|O|18|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|R|8|@]|9|@$A|S|B|T|1|U]|$A|V|B|W|1|X]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|Y|8|@$A|Z|B|10|F|G]]|9|@]|C|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|11|8|@]|9|@]|C|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|C|$N|O]]|P|$5|K|L|M|C|$N|Q]]]]

TensorFlow now supports <a href="https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers/conv3d" rel="nofollow noreferrer">3D convolution</a> and <a href="https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/layers/max_pooling3d" rel="nofollow noreferrer">3D pooling</a> in the master branch.

You can use them with 5D tensors as input with shape: <code>[batch_size, depth, height, width, channels]</code>.

blocks|key|3232690|text|不，当前的实现是针对2D图像的(像nn.conv2d这样的函数)。它们支持多通道(例如RGB)，并且可以将3D图像表示为多通道2D图像(每个z切片都是一个通道)，但这并不总是理想的。此外，为了使用这些方法，您需要大量的图像数据，这在医学领域通常是很难获得的。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|3232691|更新:+TensorFlow和Theano+(后来的Keras，Lasagne等)现在都支持上面提到的3D操作。值得注意的是，与类似的2D操作相比，3D操作的计算和内存密集度要高得多。|3232692|entityMap^0|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|F|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|G|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|H|8|@]|9|@]|A|$]]]|E|$]]

No, the current implementations are made for 2D images (functions like nn.conv2d). They support multiple channels (eg RGB) and it is possible to express 3D images as a multichannel 2D image (each z-slice is a channel), but this isn't always ideal. Additionally for using these sort of approaches you need substantial amounts of image data which is typically difficult to come by in the medical area.

Update: both TensorFlow and Theano (subsequently Keras, Lasagne, etc) now all support 3D operations as stated above. It is important to note that 3D operations are much more computationally and memory intensive than a similar 2D operation.

blocks|key|322899|text|以下开源项目提供了3D卷积神经网络的TensorFlow实现：|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|data|322900|Lip+Reading+-+Cross+Audio-Visual+Recognition+using+3D+Convolutional+Neural+Networks|offset|length|322901|Using+3D+Convolutional+Neural+Networks+for+Speaker+Verification|322902|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://github.com/astorfi/3D-convolutional-Audio-Visual|1|https://github.com/astorfi/3D-convolutional-speaker-recognition^0|0|0|2B|0|0|0|1R|1|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|R|8|@]|9|@]|A|$]]|$1|B|3|C|5|6|7|S|8|@]|9|@$D|T|E|U|1|V]]|A|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|W|8|@]|9|@$D|X|E|Y|1|Z]]|A|$]]|$1|H|3|-4|5|6|7|10|8|@]|9|@]|A|$]]]|I|$J|$5|K|L|M|A|$N|O]]|P|$5|K|L|M|A|$N|Q]]]]

The TensorFlow implementation for 3D Convolutional Neural Networks has been provided with the following open source projects:

<a href="https://github.com/astorfi/3D-convolutional-Audio-Visual" rel="nofollow noreferrer">Lip Reading - Cross Audio-Visual Recognition using 3D Convolutional Neural Networks</a>

<a href="https://github.com/astorfi/3D-convolutional-speaker-recognition" rel="nofollow noreferrer">Using 3D Convolutional Neural Networks for Speaker Verification</a>

blocks|key|3232713|text|如果你想使用CNN的3D图像，一个可能的替代方案是使用这个Caffe+PR。您需要将数据转换为HDF5格式。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|3232714|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|https://github.com/BVLC/caffe/pull/2049^0|T|8|0|0^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|L|8|@]|9|@$A|M|B|N|1|O]]|C|$]]|$1|D|3|-4|5|6|7|P|8|@]|9|@]|C|$]]]|E|$F|$5|G|H|I|C|$J|K]]]]

If you want to use CNN with 3D images, a possible alternative is to use this <a href="https://github.com/BVLC/caffe/pull/2049" rel="nofollow">Caffe PR</a>.
You will need to convert your data to HDF5 format.

I am interested in applying CNNs to 3D images (i.e. medical data). 
Does TensorFlow already incorporate this functionality?

Convolutional neural networks and 3D images

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我对将CNN应用于3D图像(即医学数据)很感兴趣。TensorFlow已经包含了这个功能吗？

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