0. 介绍

文章： Exploiting Temporality for Semi-Supervised Video Segmentation
代码： https://github.com/mhashas/Exploiting-Temporality-For-Semi-Supervised-Video-Segmentation
理解： 使用单帧标注，对视频进行分割。利用时间维度信息来推断空间信息。将传统FCN转化成时间-空间FCN。
方法： 通过FCN语义分割网络，对时间信息建模。
框架：

时间建模： 通常将FCN+Lstm进行结合，对时间信息进行建模。一般学习时间信息的Lstm是将CHW的特征进行一维展品。这会导致空间信息的丢失。因此通过使用ConVLSTM可以保存维度不变。

数据集： 对CityScapes的每个数据选取30帧，其中，仅第20帧具有相对应的标签 。
训练输入：输入四幅连续的图像（第14、16、18、20帧），其中第20帧含有标签。

1. ConvLstm

1.1 Lstm

http://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/
https://blog.csdn.net/u013398034/article/details/112789084

RNN： 在距离相距不大时，可以通过RNN利用之前的信息。当距离变大，记忆衰减，无法建立上下文信息的连接
RNN的理解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/30844905

在LSTM和GRU中，内部的各种门多采用sigmoid激活函数，因为需要确定“0-1”的各种状态；而隐状态的激活函数多采用tanh。
RNN的每个时间步的权重是相同的，bp过程相当于权重的连续相乘，因此比CNN更容易出现梯度消失和梯度爆炸，因此采用tanh比较多。tanh也会出现梯度消失和梯度爆炸，但是相比于Sigmoid好很多了。理论上ReLU+梯度裁切也可以。

4个time-steps：

LSTM： LSTM可以解决短期记忆问题
相对于RNN的重复模块（单个tanh层），LSTM具有四个交互层

f(t)表示遗忘，σ代表sigmoid，输出的值为0-1，即f(t)的值趋于+∞时，结果趋于1，反之则为0，这个表示对上一状态遗忘了多少。

这一步表示储存，其中的σ用来决定更新值，tanh用来创建一个新的候选值，

这一步用来更新掉旧的值，并添加新的信息。C(t-1)通过f(t)将旧信息遗忘，通过上一步更新为新的值。

这一步决定输出哪些信息。σ决定输出哪些信息。首先，上一步更新的值输入到tanh然后乘以一个σ的输出，最后就输出决定要输出的部分。

1.2 ConvLstm

https://www.jianshu.com/p/a82c0ad728f1
https://blog.csdn.net/m0_50539226/article/details/121779369
https://arxiv.org/pdf/1506.04214v1.pdf

ConvLstm基于Lstm，但Lstm只能获取时间维度上的信息。由于采用了卷积核，有了聚合空间上信息的能力
与LSTM不同之处

• 将fully-connect layer改成convolutional layer
• input是3D tensor
• 核大小越大能够捕获更快的动作，否则捕获慢动作
• 实现端到端的操作，能够处理边界问题，以及效果优于光流
• 模型的输入：(batch_size, timestep, channel_dim, height, weight)

细节分析：传统的Lstm是一种特殊的ConvLstm, 传统的Lstm的核大小是整个图像或者输入。
ConvLstm使用卷积核得到的输出，会受限于卷积核的大小，步长，为保证输出的大小一致，因此需要进行填充。其填充部分类似于给未来的预测提供预留通道。即预测的结果慢慢的向内部聚拢。

把Lstm中矩阵相乘的地方替换成卷积。