【论文阅读笔记】Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks

该论文研究了3D卷积神经网络(C3D)在捕捉视频的外观和运动信息方面的效能。通过实验,3X3X3的卷积核在多个层中表现最佳。C3D网络在6个数据集上的识别任务中展现出优秀性能,且其特征具有通用性、紧凑性和高效性。此外,论文还探讨了网络架构、卷积核深度的影响,并与其他主流方法比较,证明C3D能同时捕获静态和动态特征。最后,实验表明C3D特征经过PCA降维后仍保持良好的分类性能,验证了其在场景和物体识别中的优势。

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论文主要贡献:

1.验证了3D卷积神经网络能够同时捕捉外观和运动信息,是优秀的特征提取器。

2.在特定的构架内,3X3X3的卷积核在所有层中都表现出最好的效果。

3.3D卷积神经网络提取出的特征结合线性模型分类器所得到的结果在6个数据集(4个识别任务)中都有突出的性能。

好的视频特征描述应该包含如下特征:

a)具有通用性,对任意类型的视频都能够有好的描述效果。

b)特征足够紧凑,紧凑的特征有利于存储,处理和检索任务的扩展。

c)需要的计算资源要尽可能少,能够高效率提取。

d)好的特征能够使分类模型易于实现。尽管使用简单的分类器,也能够对视频进行很好的分类。

共同网络参数:

数据集:UCF101, Sports-1M

输入:3(通道)X16(帧数)X112X112(帧大小),minibatch 30.初始learning-rate:0.003,每4个epoch后将learning-rateX0.1作为新的学习率。共训练16个epoch。optimization:SGD

训练集:每个视频截取5个不同的片段,每个片段16帧,2秒

网络构架:5个卷积层(3X3X3,步长1)+5个max pool

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