Large-scale Video Classification with Convolutional Neural Networks

本文探讨了如何在卷积神经网络中融合时间信息以实现大规模视频分类,详细介绍了单帧、早期融合、晚期融合和慢融合等方法。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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术。在这些条件下,CNN已被证明学习有力而可解释的图像特征[28]。在图像领域的积极成果的鼓舞下,我们研究了大规模视频分类中CNN的性能,网络具有不仅处理存在于单个静态图像中的外观信息,而且其复杂的时间演变。在这种情况下扩展和应用CNN有几个挑战。
       从实际的角度来看,目前没有匹配现有图像数据集的规模和多样性的视频分类基准,因为视频显然难以收集,注释和存储。为了获得足够的数据来训练我们的CNN架构,我们收集了一个新的Sports-1M数据集,其中包含一百五十万个YouTube视频,分类为487个运动类别。我们让Sport一1M可用于研究界,以支持今后在这方面的工作。

       从建模的角度来看,我们有兴趣回答以下问题:CNN架构中的什么时间连接模式最适合利用视频中存在的局部运动信息?附加运动信息如何影响CNN的预测,以及整体性能提高多少?我们通过评估多个CNN架构来经验地检查这些问题,每个CNN架构采用不同的方法来整合整个时间域的信息。
       从计算角度来说,CNN需要大量的训练时间来有效地优化参数化模型的数百万个参数。由于网络必须一次处理不是一个图像而是处理多个视频帧,所以在及时扩展架构的连接性时,会更加复杂。为了减轻这个问题,我们表明,加速CNN的运行性能的有效方法是修改架构以包含两个单独的处理流:在低分辨率帧</
### 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。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值