【论文学习】Two-Stream总结
来源:互联网 发布:java api kettle教程 编辑:程序博客网 时间:2024/06/17 00:31
最近研究two stream网络,顺便整理一下,
未完待续
2017/12/08
1、14年Two-stream convolutional networks for action recognition in videos
首次提出two stream网络,主要分为两个流,空间流处理静止图像帧,得到形状信息,时间流处理连续多帧稠密光流,得到运动信息。两个流最后经过softmax后,做分类分数的融合,可以采用平均法或者是SVM。不过这两个流都是二维卷积操作。
论文没有公开源代码。
2、15年Towards Good Practices for Very Deep Two-Stream ConvNets
同样是two stream网络,空间流是224x224x3,时间流是224x224x10。最后在训练时做了几个策略:
预训练:空间流在ImageNet上预训练,时间流中的光流转换为0-255灰度图,在ImageNet上预训练。
更小的learning_rate:时间为0.005,每1万次迭代减少1/10,3万次停止。空间为0.001,每4000次迭代减少1/10,1万次停止。
more data—data argumentation:由于数据集过小的原因,采用裁剪增加数据集,4个角和1个中心,还有各种尺度的裁剪。从{26,224,192,168}中选择尺度与纵横比进行裁剪。
high dropout rate:
多GPU训练
此论文有公开源代码,用的是PyTorch写的。
3、16年Temporal Segment Networks Towards Good Practices for Deep Action Recognition
和上一篇是同一批作者,应该是把上一篇的内容丰富了一些,但还没有具体去看。上一篇5页,这一篇17页,后面再说吧。
提出两点贡献:
提出一个temporal segment network(TSN)网络,基于视频的动作识别网络,结合了稀疏时间采样策略,和大规模时间结构建模。(将视频分成K个序列,随机抽取一个,网络在所有的序列上共享参数)
一系列优化的策略,估计跟上一篇差不太多。
4、16年Convolutional Two-Stream Network Fusion for Video Action Recognition
此论文有公开源代码,用的是MATLAB。
5、17年Hidden Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition
此论文有公开源代码,用的是Caffe。
6、16年利用CNN生成光流图像FlowNet 2.0 Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks
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