Syftet med denna studie är att avgöra om aktuella videodatauppsättningar har tillräckliga data för att träna mycket djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) med spatio-temporala tredimensionella (3D) kärnor. På senare tid har 3D CNN:s resultat på området erkännande av åtgärder förbättrats avsevärt. Hittills har dock konventionell forskning endast utforskat relativt grunda 3D-arkitekturer. Vi undersöker arkitekturerna i olika 3D CNNs från relativt grunda till mycket djupa på aktuella videodataset. På grundval av resultaten av dessa experiment kunde följande slutsatser dras: i) utbildning resulterade i betydande överutrustning för UCF-101, HMDB-51 och Ac-tivityNet men inte för Kinetics. (ii) Kinetics dataset har tillräckliga data för utbildning av djupa 3D CNNs, och möjliggör utbildning av upp till 152 ResNets lager, intressant liknar 2D ResNets på ImageNet. ResNeXt-101 uppnådde 78,4% genomsnittlig noggrannhet i Kinetics testsetet. (iii) Kinetics förträngde enkla 3D-arkitekturer överträffar komplexa 2D-arkitekturer, och den förträngda ResNeXt-101 uppnådde 94,5% respektive 70,2%. Användningen av 2D CNNs utbildade på ImageNet har lett till betydande framsteg i olika uppgifter i bild. Vi tror att med hjälp av djupa 3D CNNs tillsammans med Kinetics kommer att spåra den framgångsrika historien om 2D CNNs och ImageNet, och stimulera framsteg i datorseende för videor. De koder och förträngda modeller som används i denna studie är allmänt tillgängliga1.
REF utvärderade olika 3D CNN-arkitekturer på en storskalig videodatauppsättning och visade 3D-modellernas effektivitet.
Can Spatiotemporal 3D CNNs Retrace the History of 2D CNNs and ImageNet?
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}