目录

0.简介

1.视频理解数据集的对比

2.视频领域里3种方式的对比

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0.简介

I3D是除了双流网络视频领域里的另一力作，本文主要的工作有2个方面，一方面就是这个标题名称，inflated，本文提供了一种方法将2D网络膨胀为3D网络，使得视频理解不需要再耗费心神去设计一个专门的网络了，而是可以直接使用图片预训练好的模型甚至是预训练的参数，另一方面是提出了一个Kinetics400数据集（后续还有扩充），大家可以在这个数据集做视频理解的预训练，然后迁移到其他数据集上，也能获得比较好的结果

1.视频理解数据集的对比

在图像的领域，研究者可以在ImageNet上做预训练，然后在具体任务上做fine tune，一般都可以获得很好的结果，但是在视频领域，缺少这样的一个数据集，本文提出的Kinetics就可以解决这样的问题。Kinetics一共有400个类别，每一个类目有超过400个样本，每个样本均来自于不同的yutube视频，所以视频的多样性是很好的。而在Kinetics上预训练好的模型，在ucf101和hmdb51上都能取得非常好的结果（98%和80%）

2.视频领域里3种方式的对比

在本文发表时，视频理解领域有3种主流的方式：

a）卷积神经网络+LSTM

       用卷积神经网络来对视频的每一帧抽特征，然后再过lstm，非常符合直觉，但是效果并不好

b）3D卷积神经网络

      将视频切分成一个个的视频段，然后再丢给模型进行学习。3D建模导致参数量变得很大，而由于前面提到的数据集的数据量比较少，训练出来的结果也并不理想

c）双流网络

    在时间和空间上分别用卷积神经网络，时间上是先抽取光流，然后用卷积神经网络来学习光流到最后动作的一个映射关系，最后再融合（late fusion，做加权平均）起来。

d）3d-fused双流神经网络

    其实是b）和c）结合在一起的结果，前半部分和双流网络的结构相同，只是在最后并不是用later fusion将2个网络的结果做加权平均，而是在最后用一个小的3d卷积神经神经网络替代，做early fusion。后续也有结果证明，前面用2d cnn，后面用3d cnn的结果比较好（相比于先3d cnn+2d cnn），也比较好训练。

e） 双流I3D网络

   和c）相比就是用3d cnn替代了2d cnn

3.实现细节

3.1 inflate如何实现

   2d网络里2d的卷积kernel直接变成3d的卷积kernel，2d的池化层直接变成3d的池化层就好了，剩下的网络结构统统都不变，这样我们就可以选择在图像领域里用过比较好的2d网络结构（vgg，res50 etc.），得到在视频理解领域下可以使用的3d的网络结构。

3.2 bootstrap，如何使用2d预训练的模型参数初始化3d模型参数

将同一张图片反复地复制粘贴得到一个视频，假设视频的长度是N，每一帧的输入为x，将图片的2d filter在时间维度上也复制N遍，那么就得到了w*Nx，那么最后再进行缩放，除以N，那么就得到了w*x，具体实现见gluon-cv/i3d_resnet.py at ab03ca04c588342be5cd659c3f96011c0146ac4f · dmlc/gluon-cv · GitHub

3.3 具体的实现细节

虽然前面所说的，pooling的时候 3*3对应的转为3*3*3，但在实现上，还是稍微有点区别的，时间维度上最好不要做下采样，所以前面2个max pooling层对应的kernel是1*3*3，stride是1*2*2，后续的就kernel和stride就是正常inflate了。

3.4 5种模型结构的参数对比

可以看到，3D卷积的网络参数是最多的，而ConvNet+LSTM和双流网络对应的参数就比较小。

训练：

convNet+LSTM：输入是25帧，一秒是25帧，但是lstm每5帧抽取一帧，所以25帧就需要5秒

双流网络：任选一帧，接下来的10帧去计算光流图，所以是11帧，0.4秒

测试：

为了公平比较，所有模型测试时都覆盖了整个视频10s

4.实验结果 

4.1 5种模型结构的结果对比

1）I3D在所有数据集上的表现最好

2）LSTM和3D-ConvNet的效果一般

3）无论算法在图像上的表现结果比光流上的好或者坏，2者结合在一起结果都有大幅度的提升

4.2 使用Kinetics数据集迁移学习的效果

original：使用ucf-101的数据预训练和测试

fix：冻住骨干网络在Kinetics数据集上训练

full-ft：整个网络在Kinetics数据集上微调

可以看到整个网络在Kinetics数据集上微调获得的效果最好

更多模型的对比：

 

可以看到I3D效果都是非常好的，即便是在只使用Kinetics数据集进行预训练的时候，效果也是相当亮眼的。

后续还诞生了很多基于I3D算法的研究，比如 NonLocal Network，在I3D后面加上了self attention，可以说是开启了3D-conv研究的新潮流。

 论文地址：https://arxiv.org/abs/1705.07750

 参考：I3D 论文精读【论文精读】_哔哩哔哩_bilibili