Group convolution har visat sig erbjuda stora beräkningsbesparingar i olika 2D-konvolutionella arkitekturer för bildklassificering. Det är naturligt att fråga: 1) om gruppkonvolution kan bidra till att minska den höga beräkningskostnaden för videoklassificeringsnätverk; 2) vilka faktorer som spelar störst roll i 3D-gruppkonvolutionsnätverk; och 3) vad som är bra beräkning/noggrannhet kompromisser med 3D-gruppkonvolutionsnätverk. I detta dokument studeras effekterna av olika designval i 3D-gruppkonvolutionella nätverk för videoklassificering. Vi visar empiriskt att mängden kanalinteraktioner spelar en viktig roll för noggrannheten hos 3D-gruppkonvolutionella nätverk. Våra experiment tyder på två huvudsakliga fynd. För det första är det en god praxis att faktorisera 3D-konvolutioner genom att separera kanalinteraktioner och spatiotemporala interaktioner eftersom detta leder till förbättrad noggrannhet och lägre beräkningskostnader. För det andra ger 3D-kanalseparerade konvolutioner en form av regularisering, vilket ger lägre träningsnoggrannhet men högre testnoggrannhet jämfört med 3D-konvolutioner. Dessa två empiriska rön leder oss att utforma en arkitektur -Channel-Separated Convolutional Network (CSN) - som är enkel, effektiv, men ändå korrekt. På Sports1M och Kinetics är våra CSN jämförbara med eller bättre än toppmoderna samtidigt som de är 2-3 gånger effektivare.
CSN (Channel-Separated Convolution Networks) REF undersöker betydelsen av kanalinteraktion i nätverket.
Video Classification With Channel-Separated Convolutional Networks
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}