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

最新推荐文章于 2020-06-26 11:21:58 发布
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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。

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 pooling层（第一层1X2X2，其余2X2X2）+2个fc层（4096）+softmax

对网络构架的探索：

1.卷积核深度的探索

a）每个卷积层的卷积核个数相同。分别设置为1

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