【知识星球】视频分类/行为识别网络和数据集上新
欢迎大家来到《知识星球》专栏，这两天有三AI知识星球专注更新3D卷积和视频分类/行为识别相关的网络以及相关数据集的介绍和下载。
作者&编辑 | 言有三
有三AI知识星球-网络结构1000变
Two-stream(Spatial+Temporal)
Two-stream是一个非常经典的网络，可以被用于分类，检索，跟踪等任务，这里的Two-stream网络包含了时间和空间网络，分别用于提取RGB的空间信息和光流时间信息。
作者/编辑 言有三
网络结构如上，包含两个通道，第一个通道为spatial stream convNet通道，输入单帧RGB图，用于提取空间信息，是一个2D网络。
第二个通道为temporal stream convnet，输入若干帧光流图，用于提取时间信息，是一个3D网络。光流包括x和y两个方向，所以对于大小为 w, h, 帧长为L的视频片段，temporal stream convnet的输入形状为：( w,h,2L )，下图展示了相邻两幅图的光流图：
两个网络的具体细节在上图已经有所展示，不再详述，下面看下具体的表现：
上表分别是只使用空间网络和只使用时间网络的结果，结果表明空间网络过拟合很严重，时间网络性能远超空间网络，说明运动信息更加重要。另外从5～10增加帧数有微小性能提升，所以最终使用的帧数是10。
下面再来看Two-stream网络，结果融合方法是两个网络的softmax输出的平均或者多类别linear SVM。
结果可以看出，相对于单个网络，有较大的性能提升，其中多类别linear SVM的融合方法比直接平均法更好。
参考资料：
[1] Simonyan K, Zisserman A. Two-stream convolutional networks for action recognition in videos[C]//Advances in neural information processing systems. 2014: 568-576.
有三AI知识星球-数据集
UCF101
UCF101是一个视频分类/行为识别数据集，共101个类别，13320个短视频。
作者/编辑 言有三
数据集地址：
https://www.crcv.ucf.edu/research/data-sets/human-actions/ucf101/，发布于2012年。
该数据集包括13320个短视频，来源于YouTube，共101个类别。其中每一类由25个人做动作，每个人做4-7组，视频大小为320×240。
UCF101是目前动作类别数、样本数最多的数据集之一，主要包括在自然环境下101种人类动作类别如跳、拍手、打羽毛球等等，也正因为类别众多加上UCF101在动作的采集上具有非常大的多样性，如相机运行、外观变化、姿态变化、物体比例变化、背景变化等等，所以也成为了当前难度最高的动作类数据集之一。
各个类别的数量分布如上，可知道还是比较均匀的，UCF101在视频分类/行为识别中是必须评测的基准，有如图像中的ImageNet。
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