密歇根 ·深度学习与计算机视觉课程|L18深度学习中的视频处理

视频分类任务:讲解了视频分类的任务。视频是一系列随时间展开的图像,我们需要找到一种方法将其转化为四维张量,其中包括时间维度、空间维度和通道维度。视频分类的目标是识别视频中的动作或活动,通常与图像分类中的对象识别不同。视频分类数据集通常包含不同类型的动作或活动的类别标签。

深度学习处理视频数据:讲述了使用深度学习来分析视频的重要性以及处理视频数据时面临的挑战。由于视频文件庞大,处理起来非常困难。因此,通常我们会对视频进行时间和空间的下采样,将视频剪辑成很短的片段进行分类训练。在训练过程中,我们会采样一些非常短的视频剪辑,并使用标签对它们进行分类训练。而在测试时,我们会将分类器应用于原始视频的不同位置,并对不同子剪辑的分类结果进行平均,得出最终的分类预测。此外,我们还可以训练一个标准的二维图像识别模型,对视频的各个帧进行分类。这种方法虽然看起来很简单,但实际上效果非常好。

单帧基线模型和后期融合:讲解了一个视频分类的基准模型——单帧基线模型。该模型在整个视频序列的每一帧上运行,然后对所有视频帧的预测进行平均。尽管这个模型忽略了视频中的时间结构,但在许多不同的视频分类任务中,它仍然表现出色。因此,建议在构建实际的视频分类系统时先尝试这个简单的单帧基线模型。其他关于时间建模的复杂模型可能只会稍微提高准确性,并且可能导致过拟合问题。后期融合是另一种视频分类的方法,它将时间信息引入到网络中,以便网络在训练时能够意识到这种时间信息。后期融合可以使用全连接层或平均池化层来实现。后者可以减少网络中的可学习参数数量,并减轻过拟合问题。然而,后期融合方法可能难以建模低级别的像素交互,因为它将每帧的信息汇总为一个向量。

后期融合和早期融合:介绍了后期融合和早期融合的概念。后期融合是指对视频帧进行独立处理,然后在架构结束时融合时间信息;早期融合是指在网络的第一层就融合所有时间信息。后期融合可能无法准确建模视频帧之间的运动关系,而早期融合可能破坏时间信息。另外,还介绍了一种叫做三维CNN的慢融合网络,它在每一层都保持四维张量,通过卷积和池化操作来缓慢地融合信息。

网络中的时间感受野:介绍了在网络的第一层中,使用了一个时间感受野来构建视频的时间范围内的感受野。与此相反,3D CNN通过将二维卷积和池化操作转换为三维操作,在每一层处理中都维护四维特征张量。这种方法可以在空间和时间上缓慢地建立感受野。早期融合方法使用二维卷积处理时间数据,但不能临时变化。而3D卷积修复了这个问题。

3D卷积神经网络:讲述了在视频识别中使用3D卷积神经网络的方法。视频中提到,如果我们想要在不同时刻识别相同的事物,我们需要学习单独的过滤器。3D卷积可以更有效地表示特征,因为它不需要学习太多的内容。此外,我们可以将学习到的过滤器可视化为视频剪辑,以便了解它们所识别的特征类型。视频还介绍了一个用于视频分类的数据集,以及不同架构模型的性能比较。最后,视频提到了c3d模型的重要性和影响力。

c3d模型的计算成本:讲解了在视频中使用c3d模型进行特征提取的问题。虽然c3d模型在视频分类任务中取得了很好的效果,但其计算成本非常高昂。相比于在图像中使用的模型,c3d模型的计算成本几乎是后者的三倍。视频中提到了另一种有趣的方法是更加明确地表示运动信息,因为人类大脑在处理运动信息时似乎能够做出很多判断。光流是一种常用的方法,用于定量测量运动信息。这种方法突出了场景中的局部运动。因此,可以考虑在模型中更加明确地表示空间和时间,并使用光流等方法捕捉运动信息。

光流表示和双流网络:讲述了光流表示如何突出视频中人的手臂和弓的局部运动,以及如何使用光流作为输入来训练卷积神经网络。视频还介绍了双流网络架构,其中空间流处理视频外观,时间流处理运动信息,并且在测试时将两者的概率分布取平均。另外,还介绍了使用循环神经网络来处理长期时间序列信息的方法。最后,提到了可以使用预训练的C3D网络来提取特征,然后在其上面使用RNN进行处理。

循环卷积网络架构:介绍了一种结合了卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的循环卷积网络(RecCNN)架构。RecCNN的每一层都是一个小的循环网络,它在同一时间步和前一层中的特征之间建模了局部结构,然后通过某种卷积操作将它们融合在一起。这种架构在处理视频中的长期全局结构时非常有效,因为它不需要顺序处理时间步。然而,由于RNN在处理长序列时计算效率较低,实际应用中并不常见。相比之下,使用卷积和自注意力机制来处理序列可以更好地解决这个问题。

自我关注机制和3D CNN:讲解了自我关注机制和3D CNN的应用。自我关注机制非常擅长处理长序列,而且可以高度并行化。通过将自我关注机制应用于视频序列,可以在3D CNN中引入全局时间处理。同时,还介绍了通过膨胀二维CNN网络来适应三维视频的方法。这种方法可以将已有的二维CNN架构转化为适用于三维视频的架构。这样的转化可以使得二维架构在三维视频中应用,并且可以进一步提高架构的性能。

膨胀网络架构和传输训练权重:讲述了如何通过膨胀网络架构和传输训练权重来对图像进行操作。通过复制卷积核并分割权重,我们可以初始化3D CNN的膨胀版本。此外,通过膨胀网络和预训练模型,我们可以在视频数据集上进行微调。还介绍了通过优化图像和流场来可视化视频模型学习到的内容。最后,讨论了如何构建可以直接在原始像素值上进行训练的网络。

慢速快速网络和时空动作定位:介绍了视频识别任务中的最新技术——慢速快速网络。该网络由两个并行的分支组成,一个分支以低帧速率处理,通道数较多;另一个分支以高帧速率处理,通道数较少。这种网络结构在每个阶段都融合信息,能够同时检测空间和时间上的动作。此外,还介绍了视频中人物的检测和时空动作定位任务。

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