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【论文阅读】MiCT: Mixed 3D/2D Convolutional Tube for Human Action Recognition

【论文阅读】MiCT: Mixed 3D/2D Convolutional Tube for Human Action Recognition

这是一篇2018年cvpr的关于3D卷积神经网络的论文，其实个人感觉还篇论文投2017年的cvpr比较合适。

这篇文章还是解决3D卷积神经网络参数量大，在小数据集上不易训练，容易过拟合的问题。解决的思路就是使用3D和2D卷积核交替混合的思想，提出了MiCT的网络结构，这种网络将原始的3D卷积核替换成了MiCTcon或MiCTres两个模块，可以使网络在保持较深的前提下，参数量不是那么大。

MiCTcon和MiCTres模块

MiCTcon结构

【论文阅读】MiCT: Mixed 3D/2D Convolutional Tube for Human Action Recognition_第1张图片
上图就是提出的MiCTcon模块，可以看到这种模块就是简单的3D和2D串级相连。即对于输入feature map，先通过3D卷积核，然后再通过2D卷积核（时间参数共享），得到最终的输出feature map。从而能够在保持参数量的前提下，提高网络的深度。

MiCTres结构

【论文阅读】MiCT: Mixed 3D/2D Convolutional Tube for Human Action Recognition_第2张图片
上图就是提出的MiCTres结构，这种结构对于输入feature map，分别使用3D和2D卷积核提取feature map， 然后将两个feature map相加。文章认为这样设计可以让2D学习输入的空间特征，而3D学习时间的动态特征（不太清楚为什么？如果实验中有相关可视化的实验的话会更让人信服）

MiCTNet

然后MiCTNet就是由MiCTcon结构和MiCTres结构 堆叠而成组合形成的网络，具体的网络结构细节如下图所示，就不再多说了。
【论文阅读】MiCT: Mixed 3D/2D Convolutional Tube for Human Action Recognition_第3张图片

其他的实验细节和实验感觉也没什么好说的

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