用于视频分类的C3D + LSTM

C3D + LSTM是一种用于视频分类的深度学习模型。它结合了C3D（Convolutional 3D）和LSTM（Long Short-Term Memory）两种算法，用于对视频进行分类和识别。

C3D是一种基于卷积神经网络（CNN）的三维卷积模型，专门用于处理视频数据。它通过在时间维度上应用卷积操作，可以捕捉视频中的时空特征。C3D模型可以提取视频中的运动信息和空间结构，从而实现对视频内容的理解和分类。

LSTM是一种递归神经网络（RNN）的变体，用于处理序列数据。在视频分类中，LSTM可以用于对视频帧序列进行建模和分析。通过学习视频帧之间的时序关系，LSTM可以捕捉到视频中的动作演变和上下文信息，从而提高视频分类的准确性。

C3D + LSTM在视频分类任务中具有以下优势：

时空特征提取：C3D模型可以有效地提取视频中的时空特征，捕捉到视频中的运动和空间结构信息。
上下文建模：LSTM可以对视频帧序列进行建模，学习视频帧之间的时序关系，从而捕捉到视频中的动作演变和上下文信息。
高准确性：C3D + LSTM模型结合了时空特征和上下文建模，可以提高视频分类任务的准确性和鲁棒性。

C3D + LSTM在视频分类领域有广泛的应用场景，包括但不限于：

视频内容分类：可以用于对视频进行分类，如电影分类、体育比赛分类、广告分类等。
视频行为识别：可以用于识别视频中的特定行为，如人的动作识别、交通行为识别等。
视频监控：可以用于对监控视频进行分析和识别，如异常行为检测、人脸识别等。

腾讯云提供了一系列与视频处理和人工智能相关的产品，可以与C3D + LSTM模型结合使用，以实现视频分类任务。以下是一些推荐的腾讯云产品和产品介绍链接地址：

腾讯云视频处理服务：https://cloud.tencent.com/product/vod
腾讯云人工智能服务：https://cloud.tencent.com/product/ai
腾讯云云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
腾讯云对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos
腾讯云数据库（TencentDB）：https://cloud.tencent.com/product/cdb

请注意，以上推荐的腾讯云产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和项目要求进行评估和决策。

这篇论文应该是3DCNN的鼻祖，对于视频数据来说，作者认为3D ConvNet非常适合于时空特征学习，这里也就是视频分析任务上。摘要：我们提出了一种简单而有效的时空特征学习方法，该方法使用在大规模有监督视频数据集上训练的深层三维卷积网络(3D ConvNets)。我们的发现有三个方面：1)与2D ConvNet相比，3D ConvNet更适合时空特征学习；2)具有小的3×3×3卷积核的同质结构是3D ConvNet中性能最好的结构之一；3)我们学习的特征，即C3D(卷积3D)，在4个不同的基准上优于最先进的方法，并在其他2个基准上与当前最好的方法相媲美。此外，特征紧凑：在只有10维的UCF101数据集上达到了52.8%的准确率，而且由于ConvNets的快速推理，计算效率也很高。最后，它们在概念上非常简单，易于培训和使用。

【导读】第25届ACM国际多媒体会议（ACM Multimedia, 简称ACM MM）于2017年10月23日至27日在美国硅谷Mountain View隆重举行。微软亚洲研究院资深研究员梅涛博士为大会带来了题为《Deep Learning for Intelligent Video Analysis》的分享报告, 介绍了基于深度学习的智能视频分析相关的最新成果。为此，专知内容组整理了的梅涛博士的slides，进行了解读，请大家查看，并多交流指正！此外，请查看本文末尾，可下载最新ACM MM 2017

AI科技评论按：近日，FAIR 研究工程师吴育昕和研究科学家何恺明联名著作的一篇论文 Group Normalization 提到了一种新的训练神经网络的方法。该方法称为群组归一化（Group Normalization），试图以群组方式实现快速训练神经网络，这种方法对于硬件的需求大大降低，并在实验中超过了传统的批量归一化方法。批量归一化和群组归一化批量归一化（Batch Normalization，以下简称 BN）是深度学习发展中的一项里程碑式技术，可让各种网络并行训练。但是，批量维度进行归一化会带来

作者|周翔上个月 22 日，备受瞩目的 CVPR 2017 最佳论文在夏威夷会议中心揭晓。本届 CVPR 2017 共有两篇最佳论文（分别被康奈尔和清华团队、以及苹果团队拿下），两篇最佳论文提名，以及一篇最佳学生论文。除了这些获奖论文之外，CVPR 2017 还收录了一些非常有意思的论文。其中，师从张世富教授的哥伦比亚大学在读博士寿政的论文——“Convolutional-De-Convolutional Networks for Precise Temporal Action Localizat

随着互联网的不断发展，各种应用的不断推广。数据无论从存储，格式，形式，类型等方面都趋向于多样化，丰富化，指数化。数据就是价值，为何这么说呢？在机器学习，深度学习推动下，训练数据需求很大。对于分类模型，训练数据越多，分类器的准确度会在一定程度上更精确。行为识别可以说就是在这基础上演变出来的一个研究分支。那么什么是行为识别呢？我的理解是这样的，比如对于某个图片或者视频中的某个信息进行捕获，我们可以使用特征工程进行特征提取，这些特征提取说白了就是基于对图片局部中像素进行操作，对于视频，我们可以将视频按帧分解成图片，常用工具有ffmpeg，也可以使用python中基于视频分解图片的模块包自行通过调用处理。对于得到的图片，我们可以对其进行特征提取，比如常用的特征提取方法有Haar，Hog等，它们在结合具体的分类器比如adaboost，svm等可以对图片中相关特征精确提取达到一定准确度。有了特征之后，我们可以使用机器学习中分类器或者深度学习中的分类器利用已经得到特征进行训练，之后对未知图片进行预测，这也就达到了行为识别的目的。行为识别存在问题？由于受到视频背景混乱、闭塞、视点变化等原因，对行动的准确识别是一项极具挑战性的任务，大多数现有方法对拍摄视频的环境做出某些假设。然而，这种假设在现实环境中很少成立。此外，大多数在这些方法都遵循传统的模式模式识别，包括两个步骤，第一步从原始视频中计算并提取特征，第二步通过该特征训练分类器。在现实世界中在场景中，很少知道哪些特征对手头的任务很重要，因为特征的选择是高度依赖问题。特别是对于人类行为识别。行为识别的发展从哪开始呀？关于行为识别最早开始于19世纪中后期，科学家首先在动物行为方面进行了机械学研究[1]。但是由于当时的计算机不能处理大规模的数据计算，行为识别的研究也没有得到重视。直到20年代末期，关于行为识别的研究也是寥寥可数，当时的研究人员通过采集大量的实验数据进行分析和研究，训练并构建模型，然后匹配模型和行为序列，最终达到行为理解的目的。由于计算量的规模性，当时的研究只能局限于分析简单的行为运动。进入本世纪后，世界上多家名校和研究机构都在行为识别进行了深入研究和探索[2]。在工业界，行为识别可以说占据了普遍优势，如行程规划，用户社交行为，人员调度等领域已经出现了行为识别的相关应用。行为识别和模式识别比较火热的研究话题。行为识别的的发展如何呢？目前行为识别的主要有两大流派:Two-Stream和C3D。Two-Stream的思想是是基于视频帧图像，其表示的是静态信息和对视频序列中每两帧计算密集光流得到的光流序列，该序列表示的是时序信息，然后利用相关深度网络对它们分别训练出一个模型，在各自网络产生结果后，对结果进行融合；它能有效的从一张图片中识别出行为的类别。利用双流CNN网络分别基于RGB图像和由视频得到的光流序列各自训练一个模型，这两个模型分别对动作进行判断，最后将两这训练结果进行融合，在UCF-101数据库上准确率达到88%，在HMDB51行为数据库达到59.4%[3]。将双流网络改成VGG-16网络，VGG-16卷积神经网络探索了深度与其性能之间的关系，通过反复堆叠33的小型卷积核和22的最大池化层，层数为16层，经实验提高了准确率[4]。C3D对CNN中的卷积(convolution)操作和池化(pooling)操作进行改良，其采用3D卷积核，在时间和空间维度上进行操作，能捕捉到视频流中的运动信息。一个用于人类行为识别的3D CNN架构，该体系结构由1个硬接线层、3个卷积层、2个子采样层和1个全连接层组成，以7帧尺寸为60×40帧作为3D CNN模型的输入。采用不同的卷积规模，最终在TRECVID DATA上的精准率达到了71.37%[5]。可能对于深入的研究可能还有需要多去研究相关论文，多去动手上机实验。谢谢！

【导读】专知内容组整理了最近五篇视频分类（Video Classification）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1.Learnable pooling with Context Gating for video classification（基于可学习的池化与上下文门限视频分类） ---- 作者：Antoine Miech,Ivan Laptev,Josef Sivic 摘要：Current methods for video analysis often extract frame-level

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

用于视频分类的C3D + LSTM

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐