视频分类论文阅读笔记之《ECO: Efficient Convolutional Network for Online Video Understanding》PaddlePaddle论文复现营

"ECO: Efficient Convolutional Network for Online Video Understanding, European Conference on Computer Vision (ECCV), 2018.”

paper: https://arxiv.org/pdf/1804.09066.pdf

code: https://github.com/mzolfaghari/ECO-efficient-video-understanding

 PyTorch implementation : https://github.com/mzolfaghari/ECO-pytorch

论文主要提出了在保证比较好的识别率的同时提高识别速度的方法。文中说在一块Tesla P100 GPU上ECO 达到675fps,

ECO Lite 达到970fps。

那具体是怎么做的呢？

1. 对视频图像进行合理的采样。

作者认为视频图像的上下帧信息有很多冗余，于是把输入视频分为N个相同长度的sections,对每个块随机采取一帧图像进行输入进行处理。

2. 采用合适的网络结构。

先用2D网络对输入图像进行处理，再把所有块的2D网络输出送到一个3D网络进行分类。网络结构图如下:

2D-Net: 用的是the BN-Inception architecture (until inception-3c layer)

相关论文：Ioffffe, S., Szegedy, C.: Batch normalization: Accelerating deep network training by reducing internal covariate shift.

相关论文：.Tran, D., Ray, J., Shou, Z., Chang, S., Paluri, M.: Convnet architecture search for spatiotemporal feature learning.

2D-Nets: 用的是the BN-Inception architecture from inception-4a layer until last pooling layer

3. 训练细节

论文复现课程链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/1340