【论文阅读笔记】Large-scale Video Classification with Convolutional Neural Networks

最新推荐文章于 2023-08-01 11:18:29 发布
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分类专栏： 论文阅读笔记
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/bpp94_github/article/details/82425856
该论文介绍了将卷积神经网络（CNN）应用于视频分类的方法，通过低分辨率和高分辨率流处理减少训练时间。研究包括单帧模型、后期融合、早期融合和慢融合模型，探讨了不同时间信息融合策略对视频理解的影响。此外，提出Fovea和context streams技术以加速CNN处理，提高效率而不牺牲准确性。

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  • 论文贡献：

1.采用多种方法扩展CNN到视频识别，并用Sports-1M数据集进行验证和测试。

2.提出了将输入处理为低分辨率流和高分辨率流的方法，在不影响精确度的前提下显著减少了CNN的训练时间。

3.验证模型能够扩展到UCF101数据集上，且显著提升了精确率。

  • 时间信息融合模型：

a）单帧模型（Single-frame）：用于得到静态图像对视频分类的贡献。CNN结构：C(96,11,3)-N-P-C(256,5,1)-N-P-C(384,3,1)-C(384,3,1)-C(256,3,1)-P-FC(4096)-FC(4096)。C（d,f,s）中d代表卷积核个数，f代表卷积核大小f X f，s代表步长。N代表normalization layers，P代表池化层，参数均为2 X 2。分类器为softmax。

b）后期融合模型（Late Fusion）：模型中包含两个单帧模型，参数共享。两个模型的输入使间隔为15的两帧，通过卷积层后对两个模型的输出使用两个全连接层进行融合。单帧模型无法检测到运动信息，但是通过第一个卷积层能够得到全局运动特征。

c）早期融合模型（Early Fusion）：通过整个时间窗即时得到像素级的组合信息。修改单帧模型的第一层卷积核为11X11X3XT，T表示时间范围参数，本文中使用T=10或者1/3秒左右。像素数据的早期连接融合使网络能够精确地检测到局部物体的运动方向和速度。

d）慢融合（Slow Fusion）：该模型是上述两个的模型的中和。模型高层能够逐步

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Large-scale Video Classification with Convolution Neural Networks
leek1727
03-07 3905
Large-scale Video Classification with Convolution Neural Networks 摘要：卷积神经网络（CNNs）在图像识别问题中已经被当做一个有力的模型被建立起来。受这些成果的影响，我们在大规模的视频分类数据集上准备了大量的对于CNNs经验的评价，我们用了一个新的数据集，它包括一百万个YouTube视频，属于487个不同的类别。为了扩展CNN
Large-scale Video Classification with Convolutional Neural Networks(泛读)
小胜爱捣鼓
10-08 5516
一.文献名字和作者     Large-scale Video Classification with Convolutional Neural Networks, CVPR2014     二.阅读时间     2014年10月8日 三.文献的贡献点     文章的贡献点主要有三个：1.将CNN拓展，用于视频分类；     2.使用两种不同的分辨率的
Large-scale Video Classification with Convolutional Neural Networks
xiaofei0801的博客
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1. Introduction        图像和视频在互联网上变得无所不在，这鼓励了开发可以分析其语义内容的不同应用程序的算法，包括搜索和摘要。近来，卷积神经网络（CNN）[15]已经被证明是一种有效的模型，用于理解图像内容，为图像识别，分割，检测和检索提供了最先进的结果[11,3,2， 20，9，18]。这些结果背后的关键因素是将网络扩展到数千万个参数和可以支持学习过程的大量标签数据集的技
【论文学习】Large-scale Video Classification with Convolutional Neural Networks
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09-29 5410
Large-scale Video Classification with Convolutional Neural Networks原文地址粗略翻译摘要：卷积神经网络（CNN）是图像识别问题上一个非常强大的模型。受到这些结果的鼓舞，我们在大范围的视频分类中提供了广泛的实例评估，我们使用的数据集是100万个、属于487的类别的YouTube视频。为了利用局部时空信息，我们学习了多种方法来扩展CNN在
行为识别论文笔记|SlowFusion|Large-scale Video Classification with Convolutional Neural Networks|
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Large-scale Video Classification with Convolutional Neural Networks 论文笔记 Andrej Karpathy et al. “Large-scale Video Classification with Convolutional Neural Networks” CVPR 2014 Motivation 缺少使用CNN进行视频分类的数据集和方法，所以推出了数据集 Sports-1M（1 million YouTube videos,
[深度学习论文笔记][Video Classification] Large-scale Video Classification with Convolutional Neural Networks
Hao_Zhang_Vision的博客
11-16 2629
Karpathy, Andrej, et al. “Large-scale video classification with convolutional neural networks.” Proceedings of the IEEE conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2014. (Citations: 654).
读书笔记：Large-scale Vedio Classification with Convolutional Neural Networks
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论文阅读笔记（五十四）：V-Net: Fully Convolutional Neural Networks for Volumetric Medical Image Segmentation
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CV论文笔记（二） Large-scale Video Classification with Convolutional Neural Networks
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参考论文 A. Karpathy, G. Toderici, S. Shetty, T. Leung, R. Sukthankar, and L. Fei-Fei, Large-scale Video Classification with Convolutional Neural Networks, CVPR 2014. 内容介绍 Abstract 研究多种方法来扩展CNN在时域上
Large-Scale Video Classification with Convolutional Neural Networks
08-06
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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-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/
Notes on Large-scale Video Classification with Convolutional Neural Networks
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ImageNet classification with deep convolutional neural network
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06-09 884
摘要 AlexNet， ImageNet
VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION
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09-09 560
这篇文章重点分析了CNN深度对于其performance的影响，并且提出3×3的filter size可以大幅提升原先的CNN performance。同时，这篇文章提出了VGG的网络架构，获得了ImageNet Challenge 2014的冠军，同时该架构在其他数据集上的泛化能力也很强。 1 ConNet Configuration 2 Classfication framework ...
视频分类（Classification）和摘要（Captioning）总结
年轻即出发，
07-14 5853
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。
视频分类（Video Classification）任务概述
Silver__Wolf的博客
08-01 1847
视频分类任务目的视频分类任务数据集视频分类模型视频分类应用场景如何训练模型和部署结尾。
Semi-supervised classification with graph convolutional networks文章翻译
最新发布
03-23
### 关于《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》的中文翻译 以下是《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》文章的核心内容及其翻译： #### 图卷积网络简介 该研究提出了一种基于图结构数据的半监督分类方法，利用图卷积神经网络（Graph Convolutional Network, GCN）来处理带有图结构的数据集。这种方法通过谱图理论中的局部一阶近似技术，能够有效地对图中的节点特征以及其邻域关系进行编码[^1]。 #### 半监督学习背景 在许多实际场景中，获取标签的成本较高，因此仅有一部分数据被标注，而大部分数据未被标记。这种情况下，半监督学习成为一种重要的解决方案。本文提出的模型能够在少量标注样本的基础上，充分利用大量无标签数据的信息来进行预测和分类任务[^2]。 #### 方法核心 作者引入了一个简单的两层图卷积网络架构，其中每一层都由一个线性变换矩阵乘法操作组成，并结合激活函数以增加非线性特性。具体来说，输入为节点特征向量 X 和描述节点间连接关系的邻接矩阵 A，在经过多轮传播更新之后得到最终表示 H^(L)，再通过 softmax 函数转化为概率分布形式完成分类工作[^3]。 #### 实验验证 为了证明所提方案的有效性和优越性能，实验选取了多个标准基准测试集合进行了对比分析。结果显示相比于其他传统算法或者复杂深度学习框架而言，本方法不仅计算效率更高而且取得了更好的效果表现。 --- ```python import numpy as np from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras.models import Model def gcn_layer(A_hat, input_dim, output_dim): """ 定义单层GCN 参数: A_hat (numpy.ndarray): 预处理后的邻接矩阵 input_dim (int): 输入维度大小 output_dim (int): 输出维度大小 返回: function: GCN 层定义 """ W = np.random.randn(input_dim, output_dim) * 0.01 # 初始化权重参数 b = np.zeros((output_dim,)) def layer(X): return np.dot(np.dot(A_hat, X), W) + b return layer # 构建简单模型实例化过程省略... ``` 上述代码片段展示了如何构建基本版本的一层GCN实现方式之一。 --- #### 总结 通过对图结构特性的深入挖掘，《Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks》成功设计出了适用于大规模稀疏图上的高效半监督分类器——即著名的GCNs家族成员之一。它凭借简洁优雅的设计思路赢得了广泛认可并推动了后续一系列改进型变体的发展方向。 ---
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