本节课主要是对视频分类的发展进行了介绍，包括任务与背景，分类方法，前沿进展等。课程地址为：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/1340?directly=1&shared=1。

1. 任务与背景

这里首先给出了什么是视频分类的定义：将一段视频分类到预先制定类别集合中的某一个或多个。

然后给出了视频分类的发展历程：分为前深度学习时代和深度学习时代。

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2. 视频分类方法

视频与图像不同，它由空间维度和时间维度组成。包括静态图像特征，运动特征，音频特征，外部特征等。由于其特征之多和复杂，视频处理可以看作是CV皇冠上的明珠。
目前主要的方法有：双流网络，静态图像特征聚合，3D卷积。

2.1 双流网络方法

借鉴人类大脑处理视觉信息的方式，研究人员设计了全新的网络结构，实现静态图像特征和运动信息统一，互补的提取和分类，主要论文有以下三篇。

NIPS-2014	CVPR-2016	ECCV-2016

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2.2 静态图像特征聚合

方法主要是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。

主要代表论文有以下4篇：
首先是用CNN+LSTM提取静态图像特征并构建时序关系，然后进行分类。

CVPR-2015	ICMR-2016

然后也有学者对视频图像和光流进行特征提取，也有的学者使用Attention进行最后分类：

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2.3 3D卷积方法

3D卷积是从水平、垂直和时序三个方向同时提取视频时空特征，但是计算量太大。

后来又学者借鉴残差结构，降低了3D卷积的计算复杂度，处理时先在图像空间卷积，再在时间维度卷积。

后来学者又进行了改进，提出了图像+视频联合预训练的方法。

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3. 前沿进展

最新的视频处理方法主要有：高效视频网络，运动增强的RGB分类，快慢信息结合网络，光流表示学习，时序金字塔网络。

3.1 高效视频网络

这是本次课程论文复现里的一篇：ECO网络。

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3.2 运动增强的RGB分类

这篇论文也是开创性的，避免了光流的计算。

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3.3 快慢信息结合网络

这篇论文设计了两条通道，快速与慢速通道，降低了计算量。

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3.4 光流表示学习

这篇论文主要工作是把光流信息用网络学习了出来。

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3.5 时序金字塔网络

这也是本次课程需要复现的论文之一，

最后是未来展望：