什么是SPD-Conv

SPD-Conv是一种深度学习模型的卷积层。SPD-Conv卷积层的输入是一个浮点数组，表示一个对称正定矩阵，而不是像传统卷积层那样的多维图像数据。SPD-Conv卷积层使用输入矩阵上的操作来执行卷积运算，而不是像传统卷积层那样使用权值矩阵和偏置向量。

这种卷积方法最初是用于处理对称正定矩阵数据的，例如用于姿态估计或人体动作识别的协方差矩阵。然而，它也可以用于其他类型的数据，如文本数据或时间序列数据。