机器学习笔记 - 将循环神经网络用于视频分类

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分类专栏： 深度学习从入门到精通 文章标签： 循环神经网络 RNN LSTM 视频分类 UCF101
于 2022-04-05 11:04:24 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bashendixie5/article/details/123579985
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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