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双流网络论文精读笔记

精读视频：双流网络论文逐段精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili

Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos

传统的神经网络难以学习到物体的运动信息，双流网络则通过光流将物体运动信息抽取出来再传递给神经网络 给模型提供先验信息，再让网络学习动作和输出的映射关系

其他论文：deep video

  • Spatial stream ConvNet：空间流神经网络，关注 appearance 信息，输入是单帧图片 输出分类概率，从静止图像中做动作识别 是图像分类任务，可以预训练
  • Temporal stream ConvNet：时间流神经网络，关注 motion information，输入一系列光流(optical flow)图片 输出也是分类概率
  • 两者分类概率取加权平均 得到最终预测

双流网络论文精读笔记_第1张图片

光流网络

光流

每两张图片得到一张光流 四张连续帧得到三个光流，分为水平运动和垂直运动的两维光流，每个像素点都有对应光流值

双流网络论文精读笔记_第2张图片

两种叠加光流图片输入到神经网络的方法

双流网络论文精读笔记_第3张图片

方法一：左边的图，直接堆叠，在每张图同样位置的像素点处询问该点的运动轨迹

方法二：根据像素点的轨迹，下一帧运动到另一点 再从那一点继续

Bi-directional optical flow 双向光流

上述两种方法都是前向的光流计算，而光流反过来计算也是可以的

作者把一个视频的前半段用于计算前向光流，后半段计算反向光流

光流网络的输入

空间流网络：输入 channel = 3，RGB三通道

时间流网络：L+1 张连续单帧图像得到 L 张光流图，输入的 channel 数是 2L，光流图的叠加是先叠加水平、后叠加竖直方向的光流位移

实现细节

测试部分

  • 不论视频多长，等间隔抽取 25 帧
  • 空间流：对每一帧，取四角和中心得到5张图，将该帧翻转过来后同样操作，共计得到10张；25帧则共250张图，都经过空间流神经网络得到结果
  • 时间流：对每一帧都往后取11帧图 抽取得到10张光流图

如何预处理和计算光流

双流网络论文精读笔记_第4张图片

每一帧、每个像素点都有光流值，处理需要的时间空间都太大，所以进行压缩：把光流值压缩到0~255且变成整数，并把光流存成JPEG图片形式 光流图变小了

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