Long-term Recurrent Convolutional Networks for Visual Recognition and Description

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LRCN是结合卷积层和长期时序递归的端对端可训练架构，旨在处理视觉识别和描述任务。通过使用LSTM单元，模型能捕获时间状态依赖性，改进视频识别并生成自然语言描述。实验表明，LRCN在视频识别、图像到句子映射及从传统计算机视觉方法驱动的解码器中表现优秀。

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1 INTRODUCTION

       图像和视频的识别和描述是计算机视觉的根本挑战。近年来，针对图像识别任务的监督卷积神经网络（CNN）模型已经取得了显着的进步，并且最近提出了一些对视频处理的扩展。理想情况下，视频模型应该允许对可变长度的输入序列进行处理，并且还提供可变长度的输出，包括生成 超出常规一对一预测任务 的全长句子描述。在本文中，我们提出了Long-term Recurrent Convolutional Networks（LRCN），一种用于视觉识别和描述的架构，其结合卷积层和long-range temporal recursion，并且是端对端可训练的（图1）。

我们实例化我们的架构，用于特定的视频活动识别，图像字幕生成和视频描述任务，如下所述。

       对CNN视频处理模型的研究已经考虑了在原始序列数据[1]，[2]上学习3D时空滤波器，并学习了帧到帧表示，其将瞬时光流或基于轨迹的模型集成在固定窗口或视频拍摄片段[3]，[4]。这些模型探索了感知时间序列表示学习的两个极值：学习任何一个通用的时间变化权重，或者应用简单的时间池化。（不懂）遵循同样的启发，激发了当前的深度卷积模型，

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