《Action Recognition》-I3D

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• 《Action Recognition》-I3D
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Contributions

• 在新的数据集Kinetics上对当时的SOTA模型进行了实验，并分析了在Kinetics预训练后模型的提升。Kinetics数据集包含了400种动作，每个动作有超过400个片段的视频。
• 提出了一种新的模型Two Stream Inflated 3D ConvNet(I3D),在HMDB-51和UCF-101数据集上分别达到了80.9%和98.0%的准确率。

Experiment

作者对下图的几个网络进行了测试：

• Convnet+LSTM

• 3D Convnets
  与原C3D不同之处在于这里在每个卷积层后使用了BN层，并将第一层池化时序上的步长由1改成2，减小内存使用，以获得更大batch的训练。

• Two-Stream Networks

• Two-stream and the 3D fused version

• Two-Stream Inflated 3D ConvNets
  1). 对于3D来说，时间维度不能缩减地过快或过慢。如果时间维度的感受野尺寸比空间维度的大，将会合并不同物体的边缘信息。反之，将捕捉不到动态场景。因此改进了BN-Inception的网络结构。在前两个池化层上将时间维度的步长设为了1，空间还是22。最后的池化层是27*7。训练的时候将每一条视频采样64帧作为一个样本，测试时将全部的视频帧放进去最后average_score。除最后一个卷积层之外，在每一个卷积后面都加上BN和relu。
  

2). **I3D结构扩展方式:**如果2D的滤波器为NN的，那么3D的则为NN*N的。具体做法是沿着时间维度重复2D滤波器权重N次，并且通过除以N进行归一化。

3).**从预先训练的ImageNet模型中引导参数来初始化I3D:**作者将图像重复复制到视频序列中将图像转换为(boring)视频。然后，在ImageNet上对3D模型进行隐式预训练，满足我们所谓的无聊视频固定点((boring)视频上的池化激活应与原始单个图像输入上的池化激活相同)，这可以实现通过在时间维度上重复2D滤波器的权重N次，并且通过除以N来重新缩放它们，这确保了卷积滤波器响应是相同的。

Result

• 不同结构网络的对比
  
• 在Kinetics数据集上测试，有无经过Imagnet进行预训练
  
• 在Kinetics数据集上预训练
  
• 与其他模型对比
  
  参考：https://blog.csdn.net/weixin_44402973/article/details/94396298