本文主要是介绍【视频算法解析一】C3D卷积，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
开始学习视频理解方面，会在这儿记录看到的论文总结。
[视频算法解析一] C3D算法
[视频算法解析二] I3D算法
[视频算法解析三] ECO算法
介绍
高效的视频描述器有四点性质：1.通用性，这样可以用来描述各种类型的视频；
2.紧凑型？，当数据量较大时，可以很好的完成扩展性高的任务；
3.高效性，需要快速计算满足实时系统；
4.结构简单，方便实现。
以前的那些用2d卷积的方法不适用在视频上面，它们都忽略了视频的运动性(应该是指忽略了时空特性)。
本篇文章的三点贡献：1.实验表明，3D卷积对于视频建模方面表现很好；
2.根据经验，使用3*3*3的卷积核，表现得比其他结构好；
3.接入简单得线性模型就在4个task，6个benchmark上达到SOTA。
通过3D卷积学习特征
3D卷积和池化
3D卷积和3D池化更好，因为它们表现在时空上，不同于2D操作仅在空间上操作。2D卷积，要么输入一个图，要么输入多帧图像当作channel，但是这样并没有捕捉到时序方面得信息。只有Slow Fusion model在它前3个卷积的时候用了3D卷积，作者表示这是Slow Fusion比其他方法表现好的原因。
首先，在UCF101上进行架构搜索，最后发现和2D的卷积一样，3*3的卷积核是最好的。最后，确定空间3*3的感受野，只改变时间上的深度。
网络的通用设定
网络输入16帧，网络输入是3(channel)*16(frame)*128*171(w,h)。每一帧resize到128*171，也用了随机裁剪，裁剪的尺寸是112*112。网络有五个卷积层，每个卷积层后跟着池化层和2个全连接层，最后用softmax layer来分类。五个卷积层的过滤器数为64, 128,256, 256, 256，每个卷积核都有一个时空深度超参d。maxpooling的size为(2，2，2)，第一层为（1，2，2）。
其中d为时空卷积的深度，可以和b图对比理解来看，就是这个操作在L这个维度上取得深度是多少，如下图。
确定网络结构
C3D对于这个超参D有着两种不同的类型的实验，1.每层网络d都是一样得，其中尝试1，3，5，7四种参数；2.每一层网络得d都是变化的。 尝试两种，一种递增3-3-5-5-7，另一种是递减7-5-5-3-3。由于只在卷积层深度有差距，输出的大小在全连接层都是一样得，导致这些网络参数差距变化不大。例如，深度差距为2的两个网络，只有17K参数差距，最深的和最浅的参数差距在51K，不到总参数的0.3%。这也反映出网络参数大小没有影响深度对比实验。
探索卷积核的时间深度
在恒定的深度值表现上，深度为1表现明显比其他的差，深度为3的表现最好。通过这一系列实验（尝试5*5的感受野和输入不resize保持240*320的分辨率。）表明3*3*3的卷积核效果最好。
空间特征学习
网络结构如下图所示，卷积都采用3*3*3卷积核，1*1*1的stride。maxpooling采用2*2*2以及同等大小的stride，除了第一个pool采用1*2*2。
数据处理方面：对于Sports-1M数据集，随机采样五个2秒的片段，分辨率为128*171，也就是10个clips，接着在经过随机裁剪和随机翻转，将数据增广到16个clips，分辨率裁剪到112*112。
分类结果来看，C3D没有Convolution pooling on 120-frame clips 的效果好，但是这个方法取得是long-clip不能直接和C3D比较。
C3D视频描述器：可以用C3D作为提取video feature的backbone，两个16clips片段之间需要有8clips重合，在fc6层经过激活层输出提取的feature。
C3D学习到什么？作者使用反卷积的技术可视化了conv5的卷积特征，发现C3D提取的特征关注着显著性区域的motion，这一点不同于2D卷积。
这篇关于【视频算法解析一】C3D卷积的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
