PaddlePaddle图像分类 paddle视频分类

前段时间参加了百度深度学习论文复现营——视频分类论文复现，在此做一些学习记录，希望可以帮助到有需要的朋友

1. 视频分类论文综述

1.1 任务介绍

任务：将视频分到指定类别集合的一个或多个，精细粒度：主要行为识别
应用场景：视频自动标注、视频搜索、监控视频行为理解、自动驾驶、互联网视频合规审查
数据集：

• HMDB-51 （2011）
• UCF-101（2012）
• Kinetics（2017~2019）

1.2 任务介绍

• 视频由空间维度和时间维度组成
• 静态图像特征：场景/目标及其关系等
• 运动特征：目标的帧间运动等
• 音频特征：语音内容、说话人等
• 外部特征：目标关系先验、运动模式等

1.3 主流方法

• 双流网络：
  人类有两条视觉信息处理通道，一条侧重于静态视觉场景/目标，另一条侧重于运动。
  输入：静态图像和两帧图像之间的光流
• 静态图像特征融合：
  提取视频不同时刻多帧图像的特征，聚合生成视频级特征，进而分类。
  代表：LRCN（CNN+LSTN）、ActionVLAD、Attention Cluster
• 3D卷积：
  C3D、P3D、I3D（将2D卷积膨胀为3D卷积的方法）

1.4 趋势展望

• 训练加速：挂载成熟模块（无需训练）、避免复杂光流计算
• 测试加速：轻量级主干网（加速推理）
• 设计轻量化的视频分类模型
• 引入新的信息模态（如：人体关键点分布）

2. 复现论文介绍：3D Resnet

Reference：(ICCV2017 workshop)Learning Spatio-Temporal Features with 3D Residual Networks for Action Recognition 点评：整篇论文的创新性在于拓展了2D Resnet，以及贡献代码的简洁性

3. 复现步骤

3.1 整体流程

• 数据集获取 √
• 数据预处理
• 构建前向网络 √
• 构建反向传播 √
• 精度对齐：小数据集训练（2个epoch）

3.2 精度对齐

• 去除随机性：去除dropout等 √
• 数据对齐：输入数据 √
• 模型参数对齐：
  pytorch 和 Paddle 网络参数输出并手动对齐 √
  pytorch预训练模型参数转换为Paddle √
  将保存的模型载入并设置Paddle模型初始化 √
• Loss对齐
• 小规模实验

4. 实际复现问题

因实际复现时间受限，实际完成了√部分的复现，最后测试集分类准确率为44%，验收标准为92%

（1）借用百度baseline

参考项目：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/674480
调用config文件报错 KeyError:’TRAIN’
原因是路径出错，configs写成了config，不过报错应该先提示找不到文件比较人性化。
此外配置中对应参数应改为论文参数：

seg_num = 1 #划分为几段
seglen = 16 #每个片段取n帧(随机抽)

(2)BatchNorm3d 对应paddle的BatchNorm

torch 与 paddle API对照表中对应的应该是batch_norm，实际应该用BatchNorm

(3)Paddle中的API勘误

Fluid.dygrapy.Conv3D( num_fliters = ) 报错提示没有num_fliters 参数，实际是num_filters

(4)如何遍历模块的问题

Pytorch中nn.moudles可以返回网络各层模块，对应paddle中用fluid.dygraph.Layer.sublayers 代替

总结

第一次复现paddle，中间也有很多对原文代码不理解复现不到位的地方，欢迎大家指正