机器学习笔记 - 将循环神经网络用于视频分类

本文介绍了如何将循环神经网络(RNN)特别是LSTM应用于视频分类任务。通过结合CNN,LSTM能有效处理序列数据,解决视频中的动作识别问题。以UCF101数据集为例,讨论了视频处理的常用技术和任务,如抽帧策略,并提供了训练网络识别动作的基本步骤和所需库。

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一、循环神经网络概述

        循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),它是专为视频等序列输入而设计的。作为一种实际应用,我们将它们与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结合起来以检测短视频片段中包含的动作。

1、RNN

        RNN是一种适用于序列(或循环)数据的神经网络。序列数据的示例包括句子(单词序列)、时间序列(例如,股票价格序列)或视频(帧序列)。由于每个时间步骤都与前一个相关,因此它们被视为循环数据。

        虽然RNN最初是为时间序列分析和自然语言处理任务而开发的,但现在已应用于各种计算机视觉任务。

2、LSTM

        常规RNN会遭受梯度爆炸问题。因此,有时很难训练它们在数据序列中的长期关系。此外,它们将信息存储在单一状态矩阵中。例如,如果枪击发生在一段很长视频的最开始,那么在到达视频结尾时,RNN的隐藏状态不太可能不会被噪声覆盖。这段视频可能未归类为暴力视频。

        为了规避这两个问题,Sepp Hochreiter和Jürgen Schmidhuber在他们的论文“Long Short-Term Memory”(Neural Computation&

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