论文阅读《Long-term Temporal Convolutions for Action Recognition》

论文阅读《Long-term Temporal Convolutions for Action Recognition》

标签（空格分隔）： ActionRecognition ReadingNote

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project page :http://www.di.ens.fr/willow/research/ltc
gayhub: https://github.com/gulvarol/ltc

现有方法一般采用CNN来获取动作表达，但是一般来说从较少的视频帧中，很难完整的对一个动作建模。

本文工作：

• LTC（long-term temporal convolutions）
• 研究了不同的low-level表达（比如视频原始像素、光流向量）的影响
• 强调高质量光流估计的重要性。

实验结果：UCF101 (92.7%) and HMDB51 (67.2%)。

Intro

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LONG-TERM TEMPORAL CONVOLUTIONS

网络结构

The network has 5 space-time convolutional layers with 64, 128, 256, 256 and 256 filter response maps, followed by 3 fully connected layers of sizes 2048, 2048 and number of classes.

卷积核3x3x3，每个卷积层都采用ReLU激活函数，以及max-pooling（除了第一层是2x2x1，其他都是2x2x2）。三个维度都padding一个像素，卷积stride 1 for conv，2 for pooling。前两个fc层采用dropout。fc层结束后都接上ReLU层，最后采用softmax层输出类别分数。

网络输入

从C3D出发，首先对比16帧和60帧的输入。
系统分析输入信号的时空分辨率增长的影响（两个方面motion/appearance）。

16帧：112x112x16 crop，171x128像素
60帧：58x58x60 crop，89x67像素

60帧的网络，5个卷积层分别对应60、30、15、7、3帧输入。
16：16、8、4、2、1.

The space-time resolution for the outputs of the fifth convolutional layers is 3×3×1 and 1×1×3 for the 16f and 60f networks respectively.

For a systematic study of networks with different input resolutions we also evaluate the effect of increased temporal resolution t 2 f20; 40; 60; 80; 100g and varying spatial resolution of 58×58 , 71×71 pixels.

除了采用RGB输入，还采用了x和y方向的光流输入。
三种光流：MPEG flow、Farneback、Brox.

learning

一些训练细节。
dataset：HMDB51(3.7k)/UCF101(9.5k)

SGD,mini-batch，对数似然。

16f network：30 clips/batch
60f network：15clips/batch
100f network:10clips/batch

初始学习率：
from scratch： 3×10−3 and 3×10−4
UCF101,减小两次，每次除以10。（ 16f：迭代80k减小一次，再迭代45k减小一次，再20k多迭代就差不多了。）
HMDB51收敛快一些，60k时除以10就行了。在迭代10k多就差不多了。
对于60f network这些参数要double，100f要triple。

dropout：0.9

The momentum is set to 0.9

weight decay is initialized with 5×10−3 and reduced by a factor of 10−1 at every decrease of the learning rate.

data augmentation:

• random clipping
• multiscale cropping

论文挺简单的……空了再写笔记吧。