《Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks》概述
写在前面：
最近阅读了本篇论文，这篇论文发表在ICCV’15上，提出了经典的C3D网络结构，这是一种基于3D卷积的方式能够同时提取时间以及空间上的特征，以下是对文章的整体概述，如有错误的地方，欢迎留言指正。
一、主要贡献：
- 3D ConvNets 比起 2D ConvNets更容易学习时空特征；
- 在C3D模型结构中使用一个3x3x3的卷积核应用在所有的layers层中表现的最好；
- C3D模型的表现优异在实验的任务中。
作者认为有效的视频描述符应该具有四个属性（C3D具有的）
- 良好的泛化性（generic）：可以很好的表示不同类型的视频的同时具有区分性；
- 很好的压缩性（compact）：结构精简但功能健壮；
- 高效性（efficient）；
- 结构简单（simple）；
二、网络结构：
首先我们来看一下3D卷积和2D卷积的区别，下图为论文中的原图：
论文中的图片似乎不是很清晰的明白3D卷积是如何工作的，下图引用自知乎上的图片,左图为2D卷积，右图为3D卷积：
从图中可以看出，3D卷积比2D卷积多一个时间深度，3D卷积的步骤是可以在时间维度上滑动而2D卷积则没有时间维度。上面进行卷积操作的时间维度为3，即对连续的三帧图像进行卷积操作，上面的 3D卷积是通过堆叠多个连续的帧组成一个立方体，然后在立方体中运用3D卷积核。在这个结构中，卷积层中每一个特征map都会与上一层中多个邻近的连续帧相连，因此捕捉运动信息，有一点要注意的是3D卷积在时间的维度上是共享权重的，而不要由于卷积核是3维的就类比多通道（RGB）的2D卷积，3D的卷积核是在时间维度上滑动的，因此共享权重。
至于为什么3D卷积有效，作者指出2D ConvNets在每次卷积运算后都会丢失输入信号的时间信息，而3D卷积这保留了时间的信息。
之后作者通过实验分别对时间depth-1（相当于2D）depth-3、depth-5、depth-7做实验对比探究何种时间深度以及epoch是最为高效的，随后发现depth-3是最为有效，由此确定卷积核的大小为3x3x3,下图为实验对比：
C3D的网络结构：
网络设置：
- 首先从每一个视频中随机抽取5个2秒长的视频段；
- 所有的视频帧下采样到128×171,大概是原始视频分辨率的一半；
- 视频分割为不重叠的16帧视频片段，作为网络的输入；
- 输入维度为3×16×128×171,训练阶段再对图像进行随机裁剪，得到尺寸为 3×16×112×112的数据输入；
- 网络有5层卷积层，5层下采样层（连接在5层卷层），2层全连接层，1层softmax层。卷积层的卷积核数量如上图所示；
- 每一个卷积核 d ∗ k ∗ k d*k*k d∗k∗k , d d d 表示核的时域深度,卷积核的步长设置为1，所有的pooling层尺寸为2×2×2(第一层pooling除外,第一层为1×2×2）；
- 所有的全连接层有2048个单元，mini-batch为30，初始化的学习率为0.003;每4个epoch过后，学习速率除以10，迭代16个epoch后结束。
之后的篇幅就是反卷积实现可视化以此来观察3D卷积的描述符，以及在动作识别等任务上的实验对比，如果感兴趣的话可以阅读原文，并且作者给出了代码地址： http://vlg.cs.dartmouth.edu/c3d