Open yiskw713 opened 4 years ago
Saining Xie et al.
ECCV 2018
pdf pytorch実装(context gating の実装がないので注意)
動画認識で用いられるネットワークについて検証を行った論文.
という3つの疑問に関して検証を行い,それらを元にSeparable 3D CNNI(S3D)というネットワークを提案.
また,context gating(#101 )を時間方向や空間方向の次元を持つ特徴量にも使えるように拡張した.
通常.全結合層の最終層の後に用いられ,クラス同士の関係を捉えるような役割を持つ.
上図のような4通りのネットワークについて検証している. 結果としては,top-heavy 型のネットワークが精度,速度の両方の面で良い.
S3Dは,I3Dに比べて性能が高く,Context Gating を加えることで,さらなる精度向上を確認した.
Jan. 7th, 2020
INFO
author
Saining Xie et al.
affiliation
conference or year
ECCV 2018
link
pdf pytorch実装(context gating の実装がないので注意)
概要
動画認識で用いられるネットワークについて検証を行った論文.
という3つの疑問に関して検証を行い,それらを元にSeparable 3D CNNI(S3D)というネットワークを提案.
また,context gating(#101 )を時間方向や空間方向の次元を持つ特徴量にも使えるように拡張した.
99 との違いは全結合層が1つであることと,全結合層でチャネル数が変わらないこと.
通常.全結合層の最終層の後に用いられ,クラス同士の関係を捉えるような役割を持つ.
提案手法
上図のような4通りのネットワークについて検証している. 結果としては,top-heavy 型のネットワークが精度,速度の両方の面で良い.
検証
S3Dは,I3Dに比べて性能が高く,Context Gating を加えることで,さらなる精度向上を確認した.
Comment
date
Jan. 7th, 2020