视频时序动作识别（video action recognition）介绍

一、视频时序动作识别算法分类

根据网络的工作方式，可以将视频时序动作识别算法大致分为四大类：

采用2D卷积的方法
采用3D卷积的方法
双流法
引入VLAD的方法

1.1 采用2D卷积的方法

《TSM: Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding》算法详解
《TEA: Temporal Excitation and Aggregation for Action Recognition》算法详解
《TDN: Temporal Difference Networks for Efficient Action Recognition》论文详解
《No frame left behind: Full Video Action Recognition》算法详解

1.2 采用3D卷积的方法

《Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks》(C3D)算法详解
《Rethinking Spatiotemporal Feature Learning: Speed-Accuracy Trade-offs in Video Classification》(S3D)算法详解
《ECO: Efficient Convolutional Network for Online Video Understanding》算法详解
《Learning Spatio-Temporal Representation with Pseudo-3D Residual Networks》(P3D)算法详解
《SlowFast Networks for Video Recognition》算法详解
《X3D: Expanding Architectures for Efficient Video Recognition》算法详解

1.2 双流法

《Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos》(TSN)算法详解
《Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition》(TSM)算法详解

1.3 引入VLAD的方法

《ActionVLAD算法详解》

二、常用数据集介绍

Sports-1M数据集介绍：* 1.1 millions运动视频* 487个视频类

UCF101数据集介绍：* 13320个视频片段* 9.5K训练，3.7K测试视频* 视频帧大小320*240* 总共101类，内容包含化妆刷牙、爬行、理发、弹奏乐器、体育运动五大类。* 每类动作由25个人做动作，每人做4-7组

ActivatyNet数据库介绍* 人类动作识别数据库
* v1.3版本中有19994段视频，包含200类
* 10024段视频为训练集，4926段视频为验证集，5044段视频为测试集
* 测试集label没有公开，一般就是使用验证集来作为测试集

HMDB51数据介绍* 6766个视频* 51个动作类别* 内容包括人面部、肢体、和物体交互的动作这几大类

Kinetic-400 数据库介绍* 240k训练视频，20k验证，35k测试
* 400类人类动作类别
* 内容为画画、大笑、拥抱、除草等
* 每个视频大约10秒
* 数据来源于YouTube

Kinetic-600 数据库介绍* Kinetic-400数据库的扩展
* 600类人类动作类别
* 总共500k段视频

Charades 数据库介绍* 9848段视频
* 157类室内日常行为
* 多标签
* 每个视频大约30s

其它视频任务介绍请查看-文章<<主流的视频动作类算法任务介绍>>

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