UNet改进（40）：CrossTemporalUNet在3D时序数据处理中的应用

3D卷积与时序数据处理基础

什么是3D卷积？

与传统的2D卷积不同，3D卷积不仅在空间维度（高度和宽度）上操作，还在时间维度上进行卷积运算。这使得模型能够同时捕获空间特征和时间上的动态变化。

# 3D卷积示例
conv3d = nn.Conv3d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=3, padding=1)

为什么需要专门处理时序数据？

时序数据包含丰富的时间动态信息，这些信息对于许多应用至关重要：

• 视频分析中的动作识别

• 医学影像中的动态过程追踪

• 气象数据中的时间序列预测

CrossTemporalUNet架构详解

整体架构概述

CrossTemporalUNet采用了经典的编码器-解码器结构，同时针对时序数据进行了特殊优化。其核心思想是在网络输入端融合多个时间步的信息，通过3D卷积操作同时处理时空特征。

核心组件：DoubleConv3D模块

class DoubleConv3D(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels):super(DoubleConv3D, self).__init__()self.double_conv = nn.Sequential(