Two-Stream Inflated 3D ConvNet (I3D)
HMDB-51: 80.9% and UCF-101: 98.0% 在Inception-v1 Kinetics上预训练
ConvNet+LSTM：每一帧都提feature后整视频pooling，或者每一帧提feature+LSTM。缺点，忽略了时间信息，open和close door会分错。
改进C3D：比二维卷积网络有更多的参数，缺点参数量大，不能imagenet pretrain，从头训难训。input 16帧 输入112*112，本文实现了C3D的一个变种，在最顶层有8个卷积层，5个pooling层和2个全联接层。模型的输入是16帧每帧112x112的片段。不同于论文中的实现是，作者在所有的卷积层和全联接层后面加入了BN层，同时将第一个pooling层的temporal stride由1变为2，来减小内存使用，增加batch的大小，这对batch normalization很重要。
双流网络：LSTM只抓住高层的卷积后的信息，底层的信息在某些例子上也非常重要，LSTM train 消耗很大。RGB帧和10个堆叠的光流帧，光流输入是2倍的光流帧(x,y水平垂直的channel)，可以有效train
新双流：后面的融合部分改为3D卷积，3D pooling
双流 inflated 3D卷积：扩展2D卷积basemodel为3D basemodel卷积，卷积核和pooling增加时间维，尽管3D卷积可以直接学习时间特征，但是将光流加进来后会提高性能。
如果2D的滤波器为N*N的，那么3D的则为N*N*N的。具体做法是沿着时间维度重复2D滤波器权重N次，并且通过除以N进行归一化。可以类比TSN光流网络的第一个卷积层的初始化方式。
对于3D来说，时间维度不能缩减地过快或过慢。如果时间维度的感受野尺寸比空间维度的大，将会合并不同物体的边缘信息。反之，将捕捉不到动态场景。因此改进了BN-Inception的网络结构。在前两个池化层上将时间维度的步长设为了1，空间还是2*2。最后的池化层是2*7*7。训练的时候将每一条视频采样64帧作为一个样本，测试时将全部的视频帧放进去最后average_score。除最后一个卷积层之外，在每一个卷积后面都加上BN和relu。一块K40 GPU上，一个batch内跑15个视频片段
I3D双流网络：rgb和光流是分开训练的，测试时将它们预测的结果进行平均
在训练期间，spatial上是先将原始帧resize成256*256的，然后随机剪裁成224*224的。在temporal上，尽量选择前面的帧以保证足够光流帧的数目足够多。短的视频循环输入以保证符合网络的input_size。在训练中还用到了随机的左右翻转。
测试的时候选用中心剪裁224*224，将整条视频的所有帧输入进去，之后average_score
实验测试256x256的视频并没有提高，测试时左右翻转video，训练时增加额外的augmentation，如phonemetric，可能有更好的效果。
Kinectics：人类动作
1. Person Actions(singular): (画画，喝东西，笑，击打)
2. Person-Person Actions: (拥抱，亲吻，握手)
3. Persion-Object Actions: (打开礼物，修剪草坪，洗碟子)
4. 细粒度需要时间推理来区分: 游泳的不同泳姿。有的需要着重于物体来区分，玩不同的乐器。
400类共计24万个视频，视频时长约为10s，trimmed 视频，测试集每类100个clip
Kinetics 数据集介绍
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参考自：知乎