视频理解学习笔记（四）_c3d i3d

3D CNN

双流的缺点：光流抽取太慢——tvl one算法，0.06s抽取一个光流帧；消耗空间
3D Conv：同时学习空间和时间信息

C3D

论文地址：Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks_ICCV’15 from FAIR and Dartmouth College

用3D网络来学习时空特征。A simple, yet efficient approach for spatiotemporal feature learning using deep 3-dimensional convolutional networks (3D ConvNets) trained on a large scale supervised video dataset (sports 1M).

不是第一个用3D卷积做视频理解，但是第一个用大规模数据集和更深的网络，达到了比较好的效果。

CSD是指fc6抽取出来的特征，叫做C3D特征。作者给出了现成的实现，给定视频，可以直接返回1 * 4096的C3D特征。

和DeepVideo的区别：直接用3D卷积来处理视频

实验：

I3D

论文概览_CVPR’17

降低了网络训练的难度（如何从2D网络inflate成3D网络，如何利用预训练好的2D模型初始化3D模型bootstrap），提出了Kinetics-400数据集

I3D和C3D的区别：虽然两者都是用3D卷积做处理，但是C3D仅仅是在参考2D模型做3D设计，没办法将2D的模型迁移到3D；而I3D本质上是一个迁移学习，将2D模型和参数inflate到3D，从而实现3D卷积。

实验：

• 证明了2D迁移到3D的有效性。

Non-local算子 （Self-attention替换掉LSTM）

论文地址：Non-local Neural Networks_IEEE’18 by Xiaolong Wang, Ross Girshick, Abhinav Gupta, Kaiming He from CMU and FAIR
Non-local是一个可以即插即用（plug and play）的模块（building block），用来建模长距离信息。

Non-local算子：

其实就是将自注意力（self-attention）模块从2D转化（膨胀，inflate）成了3D。

消融实验：

点积最好（transformer本来就用的点积）

在$re{s}_5$上加的效果最差：可能是因为该层特征图已经很小了，空间信息不充分。
考虑到non-local算子的开销，作者只在$re{s}_3$和$re{s}_4$上应用了non-local算子。

说明non-local算子确实有用。10-block：resnet的结构是3、4、6、3，只在$re{s}_3$和$re{s}_4$加non-local算子。

证明【时】【空】注意力是有效的（因为transformer本身是融合空间信息）。

证明non-local在长时序建模上是有效的。

和其他模型对比：

R (2 + 1) D

实验性论文，研究时空卷积到底怎么做比较好。

出发点：对视频用2D卷积一帧一帧抽取特征的效果也很好，而3D卷积计算昂贵，能否使用2D卷积代替部分3D卷积。

• 先2D再3D
• 先3D再2D
• ……

结论：拆分成空间上的2D + 时间上的1D

论文地址：A Closer Look at Spatiotemporal Convolutions for Action Recognition_CVPR’18 from Facebook Research and Dartmouth College

方法：


模型确实更容易训练了：

结果对比：

R (2 + 1) D的结果不比I3D好。主要亮点在于参数大大减少，训练速度更快。输入是112 * 112，对显存友好。

SlowFast

论文地址：SlowFast Networks for Video Recognition_ICCV’19 by Christoph Feichtenhofer, Haoqi Fan, Jitendra Malik and Kaiming He from FAIR

启发：人的视觉系统中有两种细胞，一种叫P细胞，一种叫M细胞。其中P细胞占据80%，主要负责处理静态图像；M细胞负责处理高频运动信息。和双流系统类似。将以上内容借鉴到3D网络上。

方法：

• 慢分支（Slow Pathway）：隔得比较远抽帧，且该分支网络较大（标准的I3D网络）。
• 快分支（Fast Pathway）：隔得比较近抽帧，且该分支网络较小。
• 最后将两个分支的信息融合起来。
  
  
  实验结果：
  
  精度高，推理高效，但训练时间依旧很长。

Video Transformer

TimeSformer

第一篇将ViT从图像迁移到视频的实验性paper，能处理超过1min的视频。
Is Space-Time Attention All You Need for Video Understanding_ICML’21 from FAIR and Dartmouth College.

方法：

上述方法的可视化理解：

实验结果：

总结

• Beyond Short Snippets：LSTM
• TDD：按照光流轨迹去做叠加
• TSN：把长视频分成短的clip
• I3D：Inflate和K400

Reference

Bilibili-视频理解论文串讲（下）