视频场景切换检测（镜头边界检测、镜头分割）
超链接：深度学习工作常用方法汇总，矩阵维度变化、图片、视频等操作，包含（torch、numpy、opencv等）
一、现有开源方案
深度学习算法
1. TransNetV2
github链接
论文链接
结论：
这个算法通过测试看，准确度还是很高的，偶尔检测错误（镜头过渡切换），但是因为输入的数据是100帧，那么此算法只能是跑离线视频，无法在实时流中使用。
简介：
TransNetV2 算法输入是一个视频，模型会对视频每一帧压缩到统一的小尺寸48x27x3，每隔100帧作为一个片段（但只取中间50帧的结果，前后25帧类似于overlap）输入神经网络得到每一帧是否是边界帧的概率，以此计算完整段视频后，大于阈值（默认是0.5）的则判定为镜头边界帧。
作者提供了Tensorflow2.x的训练代码，torch只提供了predict代码。
传统算法
1. Pysencedetect
Pysencedetect中提供的也是处理视频的脚本以及命令行，可以自己把识别算法提出来，改成处理实时流的。
由于传统算法准确率比较低，而Transnetv2准确率够，但不能进行实时流的识别，所有个人进行了模型搭建，以实现对实时流的镜头切换检测。
软件
1. 万兴喵影（PC端）
这个软件提供的场景检测效果，准确率还是很高的，使用也挺方便，而且处理时软件可以进行GPU加速。
二、个人算法
GitHub链接：待上传
视频效果：见B站
注意看视频的左上角，当视频切换时，会出现‘Scene switching’的字样，速度太快，注意看
效果：
本算法使用 分类模型 思想进行实现，直接分类虽然简单，但是最终效果很不错。
1. 数据集
ClipShots dataset 数据集
本算法只使用了ClipShots 这一个数据集进行训练。
2. 算法方案
最终方案：
将当前帧同上3帧图片同当前帧图片再channel维度进行拼接（[3, 224, 224] + [3, 224, 224] + [3, 224, 224] + [3, 224, 224] = [12, 224, 224]），然后使用resnet50模型进行分类，最后发现效果还是很不错的，准确率同Transnetv2相比差不了多少，而我们基本能实现实时检测。
实现过程中的不同测试方案：
1. 分类模型backbone：resnet18、resnet50、resnet101、CSPdarknet53
2. 图片大小：（112, 112）、(224, 224)
3. 前后帧的数量：2帧、4帧、6帧
4. 灰度图（3通道图片转为单通道图片，再合并）
5. 孪生神经网络
根据以上方案总共做了不同的几种交叉测试，结论如下：
1. backbone部分，resnet18模型效果比较差，resnet50、resnet101、CSPdarknet53这三个模型的效果差不多，基本上分不出高低来。
2. 图片大小，(112,112)大小的图片准确率下降比较多，(224, 224)大小的准确率比较高
3. 前后帧数量，要是想要达到实时，最好的就是2帧（上一帧 + 当前帧）图片输入到模型中，但是通过测试发现，只传入2帧画面，检测效果会比较差，而传入6帧画面，准确率也并没有提高很高，所以4帧相对来说是最合适的。
4. 灰度图， 做这个测试主要是发现在综艺节目中，灯光会瞬间变化（蓝光 — 红光），容易造成误检，原本想通过灰度图，降低这种情况的误检，但是效果并不理想，并不能减少此情况的误检（同3通道的数据相比，是否降低准去率，没有准确测试，目测效果差不多）
5. 孪生神经网络， 之所以构建孪生网络，是因为想的是，进行镜头切换检测的本质是进行两张图片的相似度对比，当两张图片的相似度比较高的时候，代表是同一镜头，而相似度比较低的时候代表镜头进行了切换，但通过实际测试发现，效果并不理想，所以就换成了直接分类（不过我觉得大概率是自己搭建的模型有问题）。
通过以上的测试，最终确定 resnet50/CSPdarknet53 + (224, 224) + 4帧 + 3通道的方案。
总结：
1. 我们最终确定的是4张图片一起进入到模型中，也就是进行跳转的这一帧画面，我们有3次机会去进行检测识别，此方法能够提高准确率，而对实时的影响也很小，最多延迟3帧识别。
2. Transnetv2中是将图片缩放到了 48x27大小，我们只能到224x224大小，应该是因为它是连续100帧，能够提取到的前后帧的信息更多一些，我们只有4帧，信息太少造成的。
3. 当镜头进行过渡切换的时候，有时候会检测不出来，可能是由数据集造成的，ClipShots数据集中提供了一些过渡的数据集，但是因为持续时间太长，无法放入到模型里训练。