此外，作为一种高效引入时序上下文的方式，该文提出的时序自适应卷积TAdaConv也在视频分类意外的任务得以应用。...在视频分类模型中，相比于直接对时空信息进行建模的3D卷积而言，2D空间卷积和1D时序卷积的组合由于他们的高效性而更为广泛使用。...尽管如此，1D时序卷积仍然在2D空间卷积的基础上带来了不可忽视的额外计算开销。因此，本文尝试直接为空间卷积赋予时序推理的能力。 由于卷积的局部连接和权重共享机制，卷积具有平移不变性。...03 方法 对于空间卷积而言，时序不变性体现在空间卷积的权重在视频的每一帧中是共享的。因此，要放松时序上的不变性，TAdaConv在不同的视频帧中使用不同的卷积权重（如下图所示）。...在帧描述子的基础上，局部的时序上下文通过两个1D卷积进行完成： 全局的上下文 则是通过一个线性映射（FC）叠加到帧描述子上： 相对于已有的动态卷积方法，为了能更好地利用预训练的权重，作者精心设计了
现在，我们将从训练视频中提取帧，这些视频将用于训练模型。我将所有帧存储在名为train_1的文件夹中。...为了便于理解，我已将此步骤划分为子步骤： 读取我们之前为训练提取的所有帧 创建一个验证集，它将帮助我们检查模型在看不见的数据上的表现 定义模型的结构 最后，训练模型并保存其权重 读取所有视频帧 那么，让我们开始第一步...让我们创建预训练模型的基本模型： # 创建预训练的VGG16基本模型 base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False) 该模型在具有1,000...因此，在下一节中，我们将看到此模型在视频分类任务中的表现如何! 评估视频分类模型 让我们打开一个新的Jupyter Notebook来评估模型。...结束 在本文中，我们介绍了计算机视觉最有趣的应用之一，视频分类。我们首先了解如何处理视频，然后我们提取帧，训练视频分类模型，最后在测试视频上获得44.8%的准确度。
可能有人会问，这跟多通道卷积有什么区别呢？ 有。...多通道卷积不同的通道上的卷积核的参数是不同的，而3D卷积则由于卷积核本身是3D的，所以这个由于“深度”造成的看似不同通道上用的就是同一个卷积，权重共享嘛。...总之，多了一个深度通道，这个深度可能是视频上的连续帧，也可能是立体图像中的不同切片。...这个网络结构在视频分类数据集UCF-101上的top-1精度为63.3%，别看这个指标不高，其他的比如LSTM，双流网络等也差不太多，而普通的2D卷积或者传统方法则要低于这个指标。...更细致的三维卷积在视频分类中应用的网络结构的探索在文【2】中，感兴趣读者可以自取。 2.2 图像分割 既然可以用于分类，自然也可以用于分割。
Attention Cluster 模型 视频分类问题在视频标签、监控、自动驾驶等领域有着广泛的应用，但它同时也是计算机视觉领域面临的一项重要挑战之一。...目前的视频分类问题大多是基于 CNN 或者 RNN 网络实现的。众所周知，CNN 在图像领域已经发挥了重大作用。它具有很好的特征提取能力，通过卷积层和池化层，可以在图像的不同区域提取特征。...图 1 视频帧的分析 首先，一段视频的连续帧常常有一定的相似性。在图 1（上）可以看到，除了击球的动作以外，不同帧几乎是一样的。...因此，对于分类问题，关键在于找到帧中的关键的局部特征，而非去找时间上的线索。 最后，在一些视频的分类中，帧的时间顺序对于分类不一定是重要的。...-weights 参数指定需要评估的权重。
与此同时，由于目标会出现在图像或是视频帧中的任何位置，目标的形态千变万化，图像或是视频帧的背景千差万别，诸多因素都使得目标检测对计算机来说是一个具有挑战性的问题。...SSD 运用了这种单阶段检测的思想，并且对其进行改进：在不同尺度的特征图上检测对应尺度的目标，是目标检测领域较新且效果较好的检测算法之一，具有检测速度快且检测精度高的特点。 ?...视频分类是视频理解任务的基础，与图像分类不同的是，分类的对象不再是静止的图像，而是一个由多帧图像构成的、包含语音数据、包含运动信息等的视频对象，因此理解视频需要获得更多的上下文信息，不仅要理解每帧图像是什么...最终将每帧特征平均融合后得到视频的整体特征，并用于分类。 ? △ TSN模型结构 ? △ 基于Youtube-8M数据集的视频分类模型 评估结果 ?...，度量学习能够用于分析对象时间的关联、比较关系，在实际问题中应用较为广泛，可应用于辅助分类、聚类问题，也广泛用于图像检索、人脸识别等领域。
标准的加权拟阵问题通常是寻找最大权重独立子集。因此，我们需要对权重函数进行转换，使得原问题中的最小权重对应转换后问题中的最大权重。...这意味着在原问题中是独立的子集在转换后的问题中仍然是独立的。 最小权重转换为最大权重：通过转换公式，原问题中的最小权重被映射到了转换后问题中的最大权重。...• 权重函数的符号被反转，以便最小化操作实际上是在寻找最大独立子集。因此，通过这种转换，我们可以确保找到的独立子集具有最大的原始权重和最小的相反数权重，即实现了最小权重最大独立子集问题的求解。...应用贪心算法：由于贪心算法可用于寻找最大权重独立子集，因此在转换后的标准加权拟阵问题上，我们可以使用标准的贪心算法来寻找最优解。...• 转换后的集合I包含了所有在新权重函数下具有正权重的子集，这意味着在新权重函数下，集合I中的子集仍然是独立的。
主要原因有以下一些方面，标签具有多样性，有背景内容标签，细节内容标签，内容属性标签，风格标签等等；一些标签的样本的实际表现方式多种多样，样本的规律不明显则不利于模型学习；标签问题没有唯一的标准答案，也存在一定的主观性...single frame：就是把一帧帧的图像分别输入到CNN中去，和普通的处理图像的CNN没有区别；late fution：把相聚L的两帧图像分别输入到两个CNN中去，然后在最后一层连接到同一个full...connect的softmax层上去；early fution：把连续L帧的图像叠在一起输入到一个CNN中去； slow fution：通过在时间和空间维度增加卷积层，从而提供更多的时空全局信息。...这篇文章主要研究了卷积神经网络在大规模视频分类中的应用和表现。通过实验，文章总结网络细节对于卷积神经网络的效果并不非常敏感。但总的来说，slow fusion网络结构的效果更好。...将卷积神经网络应用到多标签分类问题中的一个常用方法是转化为多个单标签的分类问题，利用ranking loss或者cross-entropy loss进行训练。
该网络通过寻找对应的表征来学习视频中图片之间稀疏且不规则的对应模式，并且可以融合进现有的卷积神经网络架构中。 研究人员在三个视频分类数据集上进行了实验，结果表明，CPNet在性能上取得了较大的突破。...核心思想如图1所示：深度网络架构中，我们将视频表征张量视为一个点云，在语义特征空间中（而非一般的时空空间），对于表征张量中的每一个表征即“点”，我们寻找其在其它帧里最近的k个“点”，并将其视为该表征的潜在对应...在实验中，所有CP模块一开始初始化为全等操作，这样我们就可以使用ImageNet预训练模型来初始化网络其它部分的参数。 实验结果 我们在大规模视频分类数据集上进行了实验。...首先，我们在Kinetics数据集上进行了小规模模型的实验来研究CP模块的数量、位置以及k值的大小对视频分类结果的影响。...特别地，我们用红色箭头标注出哪些最近邻表征在最大池化过程中被选中。我们同时用热图来显示表征图在经过CP模块后的变化。 ? ? ?
导读：昨天的TSM文章发布之后受到广大读者的好评。读者在后台留言想要了解更多视频分类相关的技术，看来视频分类问题真的很热门，使用深度学习的方法大规模进行视频分类逐渐成为了趋势。...视频分类概述 视频分类是指给定一个视频片段，对其中包含的内容进行分类。...其中，Youtube-8M为谷歌开源的视频数据集，视频来自youtube，共计8百万个视频，总时长50万小时，V1版有4800个视觉实体标签，V2版有3862个视觉实体标签，是视频理解领域规模最大的数据集...此外该模型中还引入视觉Attention机制对不同的群组赋予不同权重，建模视频中不同帧的分类贡献度。...NeXtVLAD模型提供了一种将帧级别的视频特征转化并压缩成特征向量，以适用于任意数目帧输入的视频分类方法。
然后，评估AdaUnPool在图像和视频帧的超分辨率和帧插值任务。为了进行基准测试，作者提出了Inter4K，这是一种新颖的高质量、高帧率视频数据集。...关于特征池化的早期工作大多集中在基于生物皮层信号最大样行为的最大池化。在信息保存方面的最大池化和平均池化研究表明，在低特征激活状态下，最大池化产生的结果更加具有代表性。...，如下距离形式： 与平均加权相比，IDWPool 生成的归一化结果在几何上更接近均值的特征激活向量具有更高的权重。...大多数任务都不需要这个链接，但其他任务，如语义分割，超分辨率或帧插值都受益于它。由于AdaPool是可微的，并且使用一个最小的权重值分配，发现的权重可以作为上行采样时的先验知识。...将给定AdaPool权重的上采样操作称为AdaUnPool。 在 pooled volume ( )的情况下，使用平滑的近似最大值( )和平滑近似平均权值( )具有学习值 。
比较有代表性的像 Inception Model V3 模型，具有非常好的图片分类性能，谷歌推出的 Youtube8M 视频竞赛数据集用的就是 InceptionV3 模型提取的图像特征。...qi 是分类器输出的第 i 类的概率，如果这个概率很低的话，那么 1-qi 很大，相当于把这一个样本的精度权重贡献加大，ai 用于调整样本数目的权重，通过这个方法来提高判定函数的整体识别精度。...Focal loss 的公式不局限于检测中的两类别，可以推广到多类别分类问题中。 短视频分类实践 深度学习、机器学习要解决的根本问题就是分类。检测也是在测试不同的区域，并判断这个区域是否包含指定类别。...下面我们将在 mtsvrc2018 数据集上，进行短视频分类方向的数据分析、实验比较。在 mtsvrc2018 数据集上，实验的评价指标，第一个是精度要高，第二个，速度要快。...刚才的图有很多模型，它们在短视频分类的精度到底怎么样，我们做了一个实验比较。大家可以看到，因为验证集每类样本数不同，按类别平均的精度比按照个数平均的精度，与测试集的结果更加接近。
在CV领域，CNN一直是各个技术方向最主流的算法，卷积由于其具有局部连接和权重共享的特性，取得了很好的效果。...与之前的目标检测方法相比，DETR有效地消除了对许多手工设计的组件的需求，例如非最大抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)程序、锚点(Anchor)生成等，结果在COCO数据集上效果与...与图像只具有空间信息不同，视频还包含时间信息，因此TimeSformer对一系列的帧级图像块进行时空特征提取，从而适配视频任务。...TimeSformer在多个行为识别基准测试中达到了SOTA效果，其中TimeSformer-L在Kinetics-400上达到了80.7的准确率，超过了经典的基于2D CNN的视频分类模型TSN、TSM...本项目会先为大家详细介绍TimeSformer 模型，再通过一个实验案例，带领大家使用飞桨2.1版本在UCF101数据集上实现基于TimeSformer模型的视频分类，同时对训练好的模型进行评估和预测，
与此同时，由于目标会出现在图像或是视频帧中的任何位置，目标的形态千变万化，图像或是视频帧的背景千差万别，诸多因素都使得目标检测对计算机来说是一个具有挑战性的问题。...视频分类 视频分类是视频理解任务的基础，与图像分类不同的是，分类的对象不再是静止的图像，而是一个由多帧图像构成的、包含语音数据、包含运动信息等的视频对象，因此理解视频需要获得更多的上下文信息，不仅要理解每帧图像是什么...、包含什么，还需要结合不同帧，知道上下文的关联信息。...在视频分类任务中，我们介绍视频分类方向的多个主流领先模型，其中Attention LSTM，Attention Cluster和NeXtVLAD是比较流行的特征序列模型，TSN和StNet是两个End-to-End...度量学习 度量学习也称作距离度量学习、相似度学习，通过学习对象之间的距离，度量学习能够用于分析对象时间的关联、比较关系，在实际问题中应用较为广泛，可应用于辅助分类、聚类问题，也广泛用于图像检索、人脸识别等领域
深度学习应用篇-计算机视觉-视频分类8：时间偏移模块（TSM）、TimeSformer无卷积视频分类方法、注意力机制 1.时间偏移模块（TSM） 视频流的爆炸性增长为以高精度和低成本执行视频理解任务带来了挑战...在 图2 b 中我们可以看到，对于所有比例的位移，Residual TSM 都具有更好的性能。...与图像只具有空间信息不同，视频还包含时间信息，因此TimeSformer对一系列的帧级图像块进行时空特征提取，从而适配视频任务。...TimeSformer在多个行为识别基准测试中达到了SOTA效果，其中包括TimeSformer-L在Kinetics-400上达到了80.7的准确率，超过了经典的基于CNN的视频分类模型TSN、TSM...对于分离的注意力，我们先将每一个图片块 $(p,t)$ 与其他在相同空间位置但是不同时间帧的图像块进行对比（自注意力工作机制可视化 如图6 所示），得到权重矩阵 $\alpha_{(p,t)}^{(l,
最后，学习到的分类器在产生的属性特征上进行评估，并通过一个分类损失进行端到端地整体优化。实验结果表明提出方法具有很好的效果。 1....这些方法使用预训练的物体分类器来寻找视频中的物体，然而，其仅仅以固定的相似度权重考虑了行为-物体（属性）之间的关系，因此缺乏良好的端到端训练。...通过在已知方法中引入知识图谱，实验效果获得了显著的提升。这说明了知识图谱确实具有补充现有方法所存在的知识鸿沟的能力。因此，在零样本行为识别中使用知识图谱也是非常有潜力的。...另外，目前的方法大多忽略了视频的时序建模，比如直接在所有视频帧上使用均值池化等。但是，许多研究表明使用时序信息对视频理解是十分有帮助的。 2....Our Methods ---- 受启发于上述观察，如图1 (c)所示我们提出了一个新颖的零样本视频分类方法，在一个端到端的框架中使用知识图谱来直接地、全面地建模行为-属性、属性-属性、行为-行为之间的关系
九、视频分类 在本章中，我们将看到如何训练视频数据的深度学习模型。 我们将开始按帧对视频进行分类。 然后，我们将使用时间信息以获得更好的准确率。...在本章中，我们将涵盖的以下主题： 视频分类的数据集和算法 将视频分成帧并分类 在单个框架级别上训练视觉特征模型 了解 3D 卷积及其在视频中的使用 在视频上合并运动向量 将时间信息用于目标跟踪 人体姿势估计和视频字幕等应用...视频还改变了深度学习模型的架构，因为我们必须考虑时间特征。 视频分类是用类别标记视频的任务。 类别可以在帧级别，也可以在整个视频中。 视频中可能有执行的动作或任务。...每个栈具有三个 LSTM 。 LSTM 栈的输入是卷积特征立方体和位置。 位置概率是注意权重。 注意的使用提高了准确率以及可视化预测的方法。 我们已经看到了各种视频分类方法。...在霍华德等人的文章中可以看到模型与精度之间的确切权衡。 云端部署 必须将这些模型部署在云中以用于多个应用。 我们将为此目的寻找主要的云服务提供商。
在视频用户规模持续扩大的同时，产业对于海量多样视频内容的智能化生产及应用的需求也愈发明显。如何对海量视频数据内容进行分析？如何迅速给视频作品打上标签以便于智能推荐？...2、计算资源消耗：视频模型的训练需要消耗大量的计算资源。在实际业务中，如何降低成百上千万的untrimed视频，视频分类模型训练所需的机器成本和时间成本是关键。...图1.3多模态视频分类标签 MultimodalVideoTag效果展示 大规模视频分类模型VideoTag VideoTag基于百度短视频业务千万级数据，支持3000个源于产业实践的实用标签，具有良好的泛化能力...数据处理：视频是按特定顺序排列的一组图像的集合，这些图像也称为帧。视频分类任务需要先对短视频进行解码，然后再将输出的图像帧序列灌入到VideoTag中进行训练和预测。 2....由于序列学习相比于图像建模耗时更短，因此可以融合多个具有互补性的序列模型。示例代码仅使用Attention_LSTM网络进行序列特征预测。 4.
而在处理视频等序列化数据时，传统cnn的这种局限性就显得尤为严重了。比如在记录一场网球比赛的视频中，每一帧都能很容易的检测到他的手握拍在哪，一个卷积核就能覆盖位置也就是手腕周围的区域。...前面讲到 NL-Means利用了整幅图像来进行去噪，以图像块为单位在图像中寻找相似区域，再对这些区域求平均，它的滤波过程可以用下面公式来表示： 在这个公式中，w(x,y)是一个权重，表示在原始图像中...这个权重要大于0，同时，权重的和为1。...在视频分类的任务上，即使没有用任何花里胡哨的技巧，我们的非局部模型也可以在Kinetics和Charades数据集上超过对手的效果。...图1是一个在视频分类应用中训练的网络包含的时空非局部操作示例。
权重网络主要负责预测融合后时序维度上特征的权重。如果原始输入是8帧，该网络便会为每组输出8个值分别代表每一帧的权重然后会直接用此值来加权融合过后每一帧的feature。...我们也同时发现位于两端的帧所预测的权重大多会比较低，这里我们的猜想是两端的帧的特征在沿着时序移动时由于一边没有其他帧会损失掉一部分，因此导致了网络给他们一个较低的权重来弥补信息损失带来的影响。...ICCV MMIT多标签视频理解比赛旨在对3s短视频中内的动作进行理解。其包含超过100万段视频，并标记了超过200万个动作标签，是目前最大规模的视频理解挑战。...其具有以下特征： 1. 支持数据集广泛，并可处理多分类数据集。...提供了最新最全的通用视频分类主流方法的实现，包括2D方法 ( TSN, TSM, TIN ) 和3D方法( SlowFast, ResNet-3D, R(2+1)D ), 并在多个数据集取得了SOTA的性能
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