3D CNN

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本文探讨了3D卷积神经网络（3D CNN）在视频分析中的不同实现，包括C3D、3D ResNet的两个版本以及3D Inception系列。研究发现，3D ResNet在适当的时间跨度和采样率下，相比C3D表现出更好的性能和效率。同时，3D Inception模型利用光流信息增强了时空特征学习。文中还提到了预训练模型的可用性和转换方法。

1.        3D CNN

1.1.        C3D16

直接将vgg扩展为3d形式，参数较多。


1.2.        3D Resnet v117

将resnet直接扩展为3d，未预训练的模型在小训练集（activitynet）上效果不好，大训练集（kinetics）上效果好。

     

Resnet3d与2d结构主要区别在于时间维度上的缩减要慢一些


细节：采用16帧，均值采样后在附近随机采样进行augmented，空间上在四个角和中间采crop，并使用multiscale技术18，将原图多尺寸crop后scale到最终需求。

在文章19中有一个对这些技术的对比，同时，这篇文章提出clip length对结果影响很大。


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