Temporal Segment Networks
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摘要
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解决问题
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用CNN框架有效提取video长时序特征
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在UCF101等训练集受限的情况下训练网络
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贡献
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TSN网络，基于长时间时序结构模型。稀疏时序采样策略，视频层监督有效学习整个视频。
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HMDB51（69.4%），UCF101（94.2%）
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介绍
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动作识别有两个重要和补充的方面
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appearance和dynamic
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是否有效提取了特征并充分利用了相关信息
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难点：image classification的难点。提取有效特征避开这些challenge并保留分类信息
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CNN的局限
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CNN网络关注于appearance和短时的motion，缺少处理长时间结构的能力
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目前密集间隔采样CNN方法尝试处理video
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长时间视频的计算量大，不能实时应用
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由于网络固定帧数的限制，视频过长会丢失重要信息
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需要大量的训练集，然而目前公开数据集在大小和多样性上受限很大，过拟合的风险
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TSN
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在双流的基础上采用稀疏采样：k=7或9更好，不是论文中的3
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连续帧有高度的冗余性相似性，密集采样是不需要的
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省时，省计算
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不受帧长限制可以学习整个视频
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数据处理
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多种输入形式预训练：单一rgb，叠加rgb，叠加光流场，叠加形变光流场
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正则化
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数据增强
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CNN for Action Recognition
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深度CNN Karpathy
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双流网络 appearance + motion 缺点：单帧，短时间多帧，复杂运动及跨时间多阶段动作很难处理
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C3D Tran
- 64-120固定帧，对长时序视频建模（受限于固定长度的帧，不能处理过长的整个视频，提取全局信息）
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时序结构模型
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ASM 标注视频的原子动作
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隐变量做复杂动作的时域分解，迭代方法隐SVM学习模型参数
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LHM SGM 分层模型和分割模型
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SSM 序列骨架模型
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bag of visual words 视觉词袋模型
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（都不是端到端的模型）
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BN-Inception 结合 双流网络
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TSN在双流上改进
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双流的缺陷：空域-RGB单帧，时域-短的snippet堆叠帧的输入使得
- 无法处理长时序结构
- 复杂运动及跨时间多阶段动作很难处理
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对一个视频，切分为K 个等长片段 {S1, S2, · · · , SK}，从每一个片段中随机抽取一个短的snippet，过双流，不同snippet的分类得分通过片段聚合函数聚合成最后的视频分类的得分，双流融合产生最后的结果
T表示不同snippet，F表示CNN双流提特征，G是融合函数，H是softmax
- Loss：
，标准类别交叉熵损失
- 聚合函数
- 平均 (最好) 对所有snippet的属于同一类别的得分做个均值
- 取最大
- 加权平均
提特征的参数W的导数可以看出，tsn网络的是从视频整体进行参数学习，不是针对特定某个短的snippet。
网络结构：
BN-Inception作为双流的基础结构，RGB：一张rgb图，光流：堆叠的光流场
几种策略减少训练时过拟合
1 跨模态pretrain:
rgb直接用imageNet就好，光流的数据分布明显不同，不能直接用rgb model pretrain optical flow model.
先线性变换，将光流离散化为0-255，修改第一个卷积层的权重，rgb通道的权重取平均后沿着光流通道数复制，从而初始化光流网络。
2 partial BN正则化:
bn，估计batch数据中的均值和方差，从而将激活值转化为标准化正太分布，加速模型收敛，由于数据量的原因可能导致过拟合，所以实验采用，除了第一层， freeze 其他层 BN 中的 mean 和 variance 参数。
在全局池化后面加了dropout
3 数据增广
random cropping, horizontal flipping
New: corner cropping and scalejittering
4 corners and 1 center 防止过于关注图片中心区域。
先将rgb或光流resize到256×340，长宽在{256, 224, 192, 168}中随机选，crop后resize到224 × 224，送入网络训练
修改版Caffe和OpenMPI，多卡并行加速训练，4块TITANX，训练时间UCF101 is around 2 hours for spatial TSNs and 9 hours for temporal TSNs。
