论文阅读：Learnable pooling with Context Gating for video classification
这篇论文是2016年Google Cloud & YouTube-8M Video Understanding Challenge比赛中冠军得主的论文。
文章的两点贡献：
- 融合了VLAD, bag-of-visual-words和Fisher Vector三种编码方式，并且每个都做了一定程度的调整。其中，VLAD改为NetRVLAD, bag-of-visual-words改为Soft-DBoW, Fisher Vector改为NetFV。
- 提出了一个新的非线性的单元 Context Gating (CG)。CG可以捕获特征之间或者标签之间的依赖性。具体的还要再看一下再补充。
论文框架：
实验结果：
代码： https://github.com/antoine77340/Youtube-8M-WILLOW
工具：https://github.com/antoine77340/LOUPE.
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