Как строить CNN для анализа объемных изображений?

Question

[HelicoptersLive]

Здравствуйте, дела обстоят так: имеются плоские изображения, из которых можно составить объемное (насколько я знаю, так же хранятся изображения например при МРТ). Так вот, для их анализа планируется написать сетку, но не разу не представляю, как работать с объемом.
Мб у кого-нибудь есть какой-нибудь опыт?
Спасибо

Answer 1

[сергей кушнир]

вы путаете стереофотограмметрию с DICOM-форматом после MRT, и не понятно, какую обработку собираетесь использовать.
насчёт библиотек не знаю, но готовые бесплатные решения есть для обоих вариантов.

Answer 2

[Ярослав Сиваков]

Не совсем понятна задача. Если она состоит в реконструкции 3D по 2D изображениям, то обычно, используют более прямые математические методы: выделяют характерные точки на всех изображениях, а потом ищут соответствие точек одного изображения точкам других изображений. И как финальный этап, реконструируют 3D.

Если же задача просто выделить какие-то части на уже готовом 3D (например, если 2D изображения - это срезы в параллельных плоскостях и реконструкция по сути не требуется), то можно попробовать адаптировать свёрточные сети под такую задачу, но, скорее всего, придётся писать всё самому - готовые библиотеки под 3D вряд ли существуют.

Comments

[HelicoptersLive]

Спасибо за ответ.
Да, я наверное не верно выразился.
Допустим у меня есть 3d изображения некой местности, где по реке плывет корабль
так вот мне требуется детектировать этот корабль.