什么是卷积，卷积神经网络？34-卷积神经网络(conv深度学习网络和普通神经-3/)都不一样 。神经网络卷积神经网络卷积的发展历程，一般来说神经-3/的架构可以分为三类:前馈神经-3/:这是实际应用中最常见的神经1234566 。
1、人体 三维重建(五 三维人体姿态重建通常指三维借助外部设备进行人体姿态恢复 。与密集的人体几何图形相比，人体骨架是人体姿态的紧凑表达 。本文主要介绍基于人体骨骼的姿态重建 。目前业内有一个比较成熟的三维姿态重建解决方案 ， 就是接触式运动捕捉系统 ， 比如著名的光学运动捕捉系统Vicon(图1) 。首先在人体的关键部位(比如人体的关节)贴上特殊的光学标记，多个特殊的动作捕捉摄像头可以从不同的角度实时检测标记点 。
接触式动作捕捉由于场景和设备的限制以及价格昂贵 ， 很难被普通消费者使用 。因此，研究人员将目光投向了低成本、非接触式的无标记运动重建技术 。本文主要介绍近年来利用单目RGBD相机或单目RGB相机进行姿态重建的工作 。基于单目RGBD相机的姿态重建三维基于RGBD的姿态重建方法可以分为两类卷积-2网络(卷积神经网络，CNN) 。更有效地提取特征的问题本质上是一个分类问题 。做图像识别的时候，首先是要提取图片的特征，那么如何提取图片的特征呢？前向全连接网络前面提到了，我们可以尝试用前向全连接网络提取 。
所以一个画面是由a 三维 vector组成的 ， 一个维度是100长，一个维度是100宽，一个维度是R，G，B3通道 。将这个三维 vector拉直为一维向量，长度为100*100*3 。我们在分辨一张图片的时候 ， 往往会观察到图片的局部和最重要的特征 。例如 ， 如果图片中有一只鸟，我们可以通过它的嘴、眼睛和爪子知道它是一只鸟 。
2、CNN 网络简介卷积神经网络简介(简称CNN)卷积神经 。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫大脑皮层中用于局部敏感性和方向选择的神经元素时，发现其独特的网络结构可以有效降低反馈神经 网络的复杂度 。然后提出了卷积神经网络(简称CNN) 。
【三维形态分析与卷积神经网络,三维卷积神经网络模型】K.Fukushima在1980年提出的新型识别机是卷积神经网络的首次实现 。随后，更多的研究者对此进行了改进网络 。其中，具有代表性的研究成果是亚历山大和泰勒提出的“改进的认知机”，它综合了各种改进方法的优点，避免了耗时的误差反向传播 。
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