video analysis 论文阅读-TSN

Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition

本文延续了双流网络，并考虑到计算花费改善了视频输入形式，提出了新的网络TSN，并且探索了一些实践方法（数据扩充，光流输入其他形式）。虽然文章比较老，但是实验过程以及对数据的处理值得参考。
论文主要贡献：提出了TSN（Temporal Segment Networks），基于长范围时间结构（long-range temporal structure）建模，结合了稀疏时间采样策略（sparse temporal sampling strategy）和视频级监督（video-level supervision）来保证使用整段视频时学习得有效和高效。在TSN的帮助下，研究了一系列关于视频数据学习卷积网络的良好实践数据集表现：HMDB51(69.4%)、UCF101（94.2%）

3 Action Recognition with Temporal Segment Networks

对于以下内容将“片段”代表文章中“snippet”，“段”代表文章中“segment”

3.1 Temporal Segment Networks

之前方法都是对单帧图像处理，忽略了动作上下文信息；而采用多帧光流处理的方法，计算力消耗很大。针对以上问题，文章提出TSN（Temporal Segment Networks）如图1所示对整个视频处理。