　　最近看了李沐讲论文系列朱毅老师讲的I3D论文精读（视频，笔记），这里记录一下。

1.针对的问题

　　1.之前的视频数据集都太小，导致大多数流行的动作识别基准都很小，且即使不同模型效果有好有坏也难以区分。

　　2.在I3D提出之前，视频一直没有明确的前端运行架构，之前捕获时序信息的方法主要有三种。1.向模型中添加一个循环层，例如LSTM，但这种方法在之前这些数据集上，表现并不是非常好。2.3D卷积神经网络，输入是视频段，卷积核是三维的，再二维信息的基础上还要额外处理时间维度，这导致参数量变得很大，另外也没能使用到ImageNet预训练的好处。3.双流网络，时间信息通过计算出来的光流表示。还有一种结合了3D卷积和双流的方法，这种方法同样使用双流，不过在最后输出的时候不像3D卷积网络一样加权平均，而是使用了一个3D卷积。

2.主要贡献

　　这篇论文主要有两个贡献：1.一个inflated 3D network(I3D),把2D模型扩张到3D模型，这样就不用专门设计一个视频理解的网络了，可以使用2D里已经设计好的网络，比如VGG、ResNet直接把它扩张到3D就可以了，甚至利用一些巧妙的方式把预训练模型利用起来，这样不仅设计简单，而且可以省掉很多预训练的麻烦；2.提出了一个新的数据集——Kinetics数据集，刚开始提出的时候只有400类，后面又推出了kinetic 600/700,分别对应600类和700类，视频的数量也从最开始的30万涨到了50多万，最后60多万，类比均衡，难度适中，不算特别大。

3.方法

　　e为I3D模型，结构与3D卷积网络类似，不过结合了光流，最后进行加权平均，这里主要介绍一些细节部分。inflate和bootstrap操作是精华部分。

　　1.Inflate，其实就是把一个2D网络直接变成一个3D网络，对于一个2D网络，只要遇到一个2D的卷积kernel，就把它变成一个3D的kernel，遇到一个2D的pooling层，就变成一个3D的pooling层，其他结构都不变，这样就不需要重新设计网络。

　　2.bootstrap，如果输入是一张图片x，2D网络是w，则输出是wx，将图片反复复制粘贴，变成一个视频则为nx，将所有的2Dfilter在时间维度也复制粘贴n次，变成nw，则输出变成nwx，所以需要做一些rescaling，也就是在所有的filter上除以n，则最终输出变成wx，也就与2D网络对应起来了(感兴趣的同学可以看一下老师实现的代码，具体实现在539行init_weights函数，先将2D网络的参数下载下来，然后通过collect_params这个函数就可以得到所有2D网络的参数，都存在weights2d这个变量里，然后将3D网络的所有参数也保存到weights3d变量，566行是一个assert操作，因为2D网络和3D网络的结构一样，也就是层数应该一样，从581行开始的for循环就是将2D网络的参数转移给3D网络，585行的就是bootstrap操作)

　　3.如何控制池化层，从而使得感受野处于一个合适的范围，在inflate inception-V1时，conv层直接从7×7变为7×7×7，在maxpooling操作时并不是简单的将3×3变为3×3×3，因为作者发现时间维度最好不要做下采样，因为本来时间维度可能就不是长，所以这里是把3×3变为1×3×3，stride从2×2变为1×2×2，不过只是对于前面两个maxpooling，后面的依旧做了下采样。inception module直接inflate。

巴特西

I3D论文总结

1.针对的问题

2.主要贡献

3.方法

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