Deep Learning for Video Classification and Captioning

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本文综述了利用深度学习进行视频分类及视频字幕生成的研究进展。重点介绍了视频内容的自动标注技术，包括人类行为和复杂事件识别，并探讨了生成完整自然句子来描述视频动态的方法。此外，还回顾了该领域的主流基准测试和竞赛。

Deep Learning for Video Classification and Captioning

Zuxuan Wu,  Ting Yao,  Yanwei Fu,  Yu-Gang Jiang
(Submitted on 22 Sep 2016)
Accelerated by the tremendous increase in Internet bandwidth and storage space, video data has been generated, published and spread explosively, becoming an indispensable part of today's big data. In this paper, we focus on reviewing two lines of research aiming to stimulate the comprehension of videos with deep learning: video classification and video captioning. While video classification concentrates on automatically labeling video clips based on their semantic contents like human actions or complex events, video captioning attempts to generate a complete and natural sentence, enriching the single label as in video classification, to capture the most informative dynamics in videos. In addition, we also provide a review of popular benchmarks and competitions, which are critical for evaluating the technical progress of this vibrant field.
Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Multimedia (cs.MM)
Cite as: arXiv:1609.06782 [cs.CV]
  (or arXiv:1609.06782v1 [cs.CV] for this version)

Submission history

From: Zuxuan Wu [ view email] 
[v1] Thu, 22 Sep 2016 00:08:59 GMT (3496kb,D)
（四十一）：Deep Learning for Video Captioning: A Review
Wangzx的博客
07-29 359
（四十一）：Deep Learning for Video Captioning: A Review一级目录二级目录三级目录 出处： IJCAI 2019: 6283-6290 一级目录 二级目录 三级目录
Deep Learning-Based Video Coding: A Review and A Case Study
weixin_30325487的博客
06-13 2271
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ 1、Abstract: 　　本文主要介绍的是2015年以来关于深度图像/视频编码的代表性工作，主要可以分为两类：深度编码方案以及基于传统编码方案的深度工具。对于深度编码方案，像素概率建模和自动编码器是两种方法，分别可以看作是预测编码方案和变换编码方案。对于深度工具，有几种使用深度学习来执行帧内预测、帧间预测、跨通道预测、概率分...
视频分类（Classification）和摘要（Captioning）总结
年轻即出发，
07-14 6967
例如，在视频分析中，3D CNN可以检测动作、行为和事件，为视频分类、视频理解和动作识别等任务提供强大的能力。例如，在动作识别任务中，光流信息可以帮助区分不同的动作类别，而RGB信息可以提供更多的上下文信息。然而，与2D CNN相比，3D CNN具有更高的计算复杂性和更大的模型参数量，因此可能需要更多的计算资源和数据来训练。基本思路使用2dcnn或者3dcnn提取rgb视频或者光流视频每一帧的特征，将得到的每一帧的特征输入LSTM或者Transformer这样的语言模型进行学习，从而输出任意形态的句子。
CVPR2020论文解析：视频分类Video Classification
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CVPR2020论文解析：视频分类Video Classification Rethinking Zero-shot Video Classification: End-to-end Training for Realistic Applications 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2003.01455.pdf 摘要 深度学习（deep learning，DL）是在大型...
【video analysis in deep learning】
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02-05 464
图像数据集ImageNet 视频数据集: UCF-101 视频表示学习早期广泛使用的方法是手工特征的提取(Hand-Crafted feature)。 这类方法有着四大明显缺点： 对于相机运动和光照变化较为敏感 不包含高层语义信息 特征维度太高 计算太耗时 早期基于深度学习的视频表示是基于2D卷积神经网络（2D-CNN） Paper1:Large-...
[深度学习论文笔记][Video Classification] Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition a
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Donahue, Jeffrey, et al. ”Long-term recurrent convolutional networks for visual recognition and description.” Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2015. (Cit
源码Deep Learning with Theano
08-06
models, with the help of Lasagne, a library of built-in modules for deep learning with Theano. Lasagne library helps design neural networks for experimenting faster. With this help, we'll address ...
【机器学习笔记】可解释机器学习-学习笔记 Interpretable Machine Learning (Deep Learning)
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12-13 1174
可解释机器学习-笔记和代码
视频深度学习 Deep Learning - Oxford
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Video-Classification-2-Stream-CNN, 2流CNN视频分类.zip
09-18
Video-Classification-2-Stream-CNN, 2流CNN视频分类 基于两流的视频分类算法我们分别利用 VGG-16 和cnn的空间和时序流对视频信息进行建模。 LSTMs堆叠在CNNs之上，用于建模视频帧之间的长期依赖关系。 有关更多信息，请参阅以下文件：两流卷积网络在视频识别中的动作识别用于视频分
videoClassification:使用深度学习进行实时视频分类
05-02
视频分类 使用深度学习进行实时视频分类 下载完整的文件夹并从requirements.txt安装软件包。 可能会有一些其他软件包，如果要跳过这些软件包，则必须手动选择其他软件包，可以使用pip install -r requirements.txt进行安装。 要从草图中训练模型，请使用“ train.py”。要测试预训练的模型，请使用“ predict_video.py”，在测试之前，请从本文中提供的google drive链接中下载经过训练的模型和示例测试视频。 要使用网络摄像头（实时视频）测试训练有素的模型，请使用“ predict_video_realtime.py”。 有关更多详细信息，请访问在Medium发表的文章 编辑：现在可以通过访问收集的用于训练模型的数据库 数据库大小：1.77GB类数：4 飓风：928张图像 地震：1350张图像 洪水：1073张图片 野火：1
video-classification:TensorFlow实现视频分类
05-02
视频分类 动态RNN（LSTM，GRU） 使用视频完全具有的所有帧而无需填充。 静态RNN（LSTM，GRU） 使用固定数量的帧。 如果视频长度大于固定数量，则使用统一或随机采样。 如果视频长度小于固定数量，则将使用所有帧，并使用“零功能”填充视频。 汇集 平均池化 使用所有框架。 均匀采样固定数量的帧。 如果视频长度小于固定数量，则使用所有帧。 随机采样固定数量的帧。 如果视频长度小于固定数量，则使用所有帧。 最大池化 使用所有框架。 均匀采样固定数量的帧。 如果视频长度小于固定数量，则使用所有帧。 随机采样固定数量的帧。 如果视频长度小于固定数量，则使用所有帧。 对于ConvLSTM，输入（帧/图像特征）和状态为3D张量（侧面，侧面，通道）。 ConvLSTM中的操作不是完全连接，而是后果。 继续... 如果您认为此代码有用，请考虑引用与我的视频相关的作品：
video-classification-3d-cnn-pytorch：使用3D ResNet的视频分类工具
02-05
使用3D ResNet进行视频分类 这是使用训练的3D ResNet进行视频（动作）分类的pytorch。 在Kinetics数据集上训练了3D ResNet，该数据集包括400个动作类。 此代码将视频用作输入，并在得分模式下输出每16帧的班级名称和预测班级得分。 在功能模式下，此代码每16帧输出512个暗角的功能（在全局平均池化之后）。 提供此代码的Torch（Lua）版本。 要求 conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith FFmpeg，FFprobe wget http://johnvansickle.com/ffmpeg/
视频分类论文
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Video Classification image-based methods Zha S, Luisier F, Andrews W, et al. Exploiting Image-trained CNN Architectures for Unconstrained Video Classification[J]. Computer Science, 2015. Sánchez ...
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好习惯成就伟大
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This chapter contains operators for classification based on deep learning, both for the training and inference phases. The term deep learning refers to a family of machine learning methods, used f...
【人工智能】Transformers之Pipeline（十）：视频分类（video-classification）
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本文对transformers之pipeline的视频分类（video-classification）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用代码极简的代码部署计算机视觉中的视频分类（video-classification）模型，应用于视频判别场景。
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接到了一个多模态的课题，针对audio 和 video 的输入，之前也没有什么经验。本文旨在记录已知图像提取特征的方法之后，如何提取video的特征。 目录图像提取特征的方案Video 与 Image 的差异I3D 与2018 年 2月 之前的深度学习方法LSTM3D Conv-NetTwo-Stream Networks3D-Fused Two-StreamTwo-Stream 3D-ConvNetTemporal Shift Module (TSM, ICCV 2019)SlowFast (ICC.
视频分类（Video Classification）任务概述
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b'beyond short snippets: deep networks for video classification' 是一篇关于视频分类的深度网络研究论文，它不仅仅局限于短片段，在视频分类方面具有更深入的研究。
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