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1. DeepVedio【CNN 首次 for 视频理解】

方法1：融合fusion

方法2：多分辨率 CNN 网络

效果

总结：

• 当时手工特征最好就能达到87了，本文效果远远不如手工特征
• 这篇文章的意义在于：【这篇文章的意义不在于它的效果】
  • 引发大家思考：深度学习在视频理解领域碰壁了
  • 提出了视频理解领域最大的数据集
  • 把能想到的融合方式都尝试了一遍，给后续工作很好的铺垫，这才有了后面几年深度学习在视频领域的飞速发展
    

2. Two-Stream【双流网络】

方法：
当你用一个卷积神经网络无法很好处理时序信息的时候，

大幅提高了性能，证明了双流网络的成功，迅速就有很多工作跟进了…
我们其实单从这个图里就能看到，比较容易想到的想法

• fusion？怎么做early fusion？ 中间fusion？
• 替换 backbone，如何在小数据集上 控制过拟合？
• 在抽出来的特征之上，再加LSTM，把它们之间的这些时序信息模拟起来 ，最后得到的特征更强
• 长时间视频理解？

针对上面不同方向，有不同的代表工作

LSTM late fusion 方向【Beyond-short-snippets】

现在深度学习时代，用CNN去抽特征，关键是 如何做pooling操作？这篇论文里做了非常详尽的探索，还做了ConvPooling，latePooling…，最后的结论都是差不多，ConvPooling表现最好

如何使用LSTM？

• C是最后抽出来的特征

效果：

• LSTM没有那么有用…
  

手工87.9，双流网络88.0，本文在双流网络上做的所以效果要比他好，88.2，88.6，只好了1点点，LSTM带来的提升非常有限

朱毅老师对此现象的解释：

Early fusion方向【Convolutional fusion】

关键词：fusion
这篇文章，非常细致地讲了，如何做这种 fusion，如果在两个流之间做fusion

Spatial fusion【空间维度】

在特征图上

接下来的问题是说，到底在网络的哪个部分做fusion呢？
到底是偏前面的层conv1，conv2，还是偏后面的conv4，conv5？还是最后的分类层fc6，fc7？

两个方法：

如何做temporal fusion？

最后作者得出的方案：

效果：

• 尝试1：backbone 换成 VGG，提升还是明显的

这篇文章的贡献: 1. 详尽的消融实验探索；2. 使用了3D CNN，变相推动3D CNN的发展
【启发：一篇文章的效果不只是看结果好不好，一些探索实验能否给后来研究者一些探索，启发等… 和第一篇论文很像，虽然结果不好，但是做了很多 探索实验】

长视频 【TSN temporal segment 分段的思想，good work】

方法：分段

想法非常简单， 给 视频分段 的思想，good work

好用的技巧：

• 光流 模型初始化【RGB做平均复制20份】：
  • 

• 第二个技巧：模型正则化
  
  
  

• 第3个技巧：数据增强

效果：

总结

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没整理完，，，转移到本地了，加上whisper的翻译…