ECO 视频分类模型

ECO分类模型

ECO 分类模型，可以对视频进行分类，视频是静止画面的集合，并短时间内进行播放，在人眼中形成了视频，通过 FPS 单位进行计算，指的是每秒显示多少张图片。如果直接把图片组合一张大图，随后输入给分类模型是不是可以进行分类呢？由于是静态图片，无法表达出时间的属性，视频中人物的移动、速度等也无法提现。2014 年，研究人员提出了光流的概念，指的是两帧画面中物体移动的速度，速度越快，光流的向量就越长。所以只要观察光流的变化，就可以得到图像中物体移动的开始和结束时间，以及移动速度信息。ECO模型就是实现光流检测的一种方案，他并不是直接将数据放到 C3D的网络，而是首先通过二维卷积生成较小的特征数据，让后再讲这些数据输入 C3D中进行视频处理。

网络结构

ECO网络主要分为以下 4 部分，其中 2D Net和 3D Net 是核心网络。
在这里插入图片描述

2D Net

2D Net 包括 4 个字模块，Basic Conv、InceptionA、InceptionB、InceptionC。BasicConv 是卷积层特征变换，输入 3 * 224 * 224，输出 192 * 28 * 28。InceptionA ~ InceptionC进一步进行特征转换，输出尺寸分别为 （256 * 28 * 28）、（256 * 28 * 28）、（96 * 28 * 28）。代码如下：

在这里插入图片描述

BasicConv
class BasicConv(nn.Module):'''ECO的2D Net模块中开头的模块'''def __init__(self):super(BasicConv, self).__init__()self.conv1_7x7_s2 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=(7, 7), stride=(2, 2), padding=(3, 3))self.conv1_7x7_s2_bn = nn.BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.conv1_relu_7x7 = nn.ReLU(inplace=True)self.pool1_3x3_s2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=True)self.conv2_3x3_reduce = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))self.conv2_3x3_reduce_bn = nn.BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.conv2_relu_3x3_reduce = nn.ReLU(inplace=True)self.conv2_3x3 = nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))self.conv2_3x3_bn = nn.BatchNorm2d(192, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.conv2_relu_3x3 = nn.ReLU(inplace=True)self.pool2_3x3_s2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=True)def forward(self, x):out = self.conv1_7x7_s2(x)out = self.conv1_7x7_s2_bn(out)out = self.conv1_relu_7x7(out)out = self.pool1_3x3_s2(out)out = self.conv2_3x3_reduce(out)out = self.conv2_3x3_reduce_bn(out)out = self.conv2_relu_3x3_reduce(out)out = self.conv2_3x3(out)out = self.conv2_3x3_bn(out)out = self.conv2_relu_3x3(out)out = self.pool2_3x3_s2(out)return out
InceptionA
class InceptionA(nn.Module):'''InceptionA'''def __init__(self):super(InceptionA, self).__init__()self.inception_3a_1x1 = nn.Conv2d(192, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))self.inception_3a_1x1_bn = nn.BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.inception_3a_relu_1x1 = nn.ReLU(inplace=True)self.inception_3a_3x3_reduce = nn.Conv2d(192, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))self.inception_3a_3x3_reduce_bn = nn.BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.inception_3a_relu_3x3_reduce = nn.ReLU(inplace=True)self.inception_3a_3x3 = nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))self.inception_3a_3x3_bn = nn.BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.inception_3a_relu_3x3 = nn.ReLU(inplace=True)self.inception_3a_double_3x3_reduce = nn.Conv2d(192, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))self.inception_3a_double_3x3_reduce_bn = nn.BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.inception_3a_relu_double_3x3_reduce = nn.ReLU(inplace=True)self.inception_3a_double_3x3_1 = nn.Conv2d(64, 96, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))self.inception_3a_double_3x3_1_bn = nn.BatchNorm2d(96, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.inception_3a_relu_double_3x3_1 = nn.ReLU(inplace=True)self.inception_3a_double_3x3_2 = nn.Conv2d(96, 96, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))self.inception_3a_double_3x3_2_bn = nn.BatchNorm2d(96, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.inception_3a_relu_double_3x3_2 = nn.ReLU(inplace=True)self.inception_3a_pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1)self.inception_3a_pool_proj = nn.Conv2d(192, 32, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))self.inception_3a_pool_proj_bn = nn.BatchNorm2d(32, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.inception_3a_relu_pool_proj = nn.ReLU(inplace=True)def forward(self, x):out1 = self.inception_3a_1x1(x)out1 = self.inception_3a_1x1_bn(out1)out1 = self.inception_3a_relu_1x1(out1)out2 = self.inception_3a_3x3_reduce(x)out2 = self.inception_3a_3x3_reduce_bn(out2)out2 = self.inception_3a_relu_3x3_reduce(out2)out2 = self.inception_3a_3x3(out2)out2 = self.inception_3a_3x3_bn(out2)out2 = self.inception_3a_relu_3x3(out2)out3 = self.inception_3a_double_3x3_reduce(x)out3 = self.inception_3a_double_3x3_reduce_bn(out3)out3 = self.inception_3a_relu_double_3x3_reduce(out3)out3 = self.inception_3a_double_3x3_1(out3)out3 = self.inception_3a_double_3x3_1_bn(out3)out3 = self.inception_3a_relu_double_3x3_1(out3)out3 = self.inception_3a_double_3x3_2(out3)out3 = self.inception_3a_double_3x3_2_bn(out3)out3 = self.inception_3a_relu_double_3x3_2(out3)out4 = self.inception_3a_pool(x)out4 = self.inception_3a_pool_proj(out4)out4 = self.inception_3a_pool_proj_bn(out4)out4 = self.inception_3a_relu_pool_proj(out4)outputs = [out1, out2, out3, out4]return torch.cat(outputs, 1)
InceptionB
class InceptionB(nn.Module):'''InceptionB'''def __init__(self):super(InceptionB, self).__init__()self.inception_3b_1x1 = nn.Conv2d(256, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))self.inception_3b_1x1_bn = nn.BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.inception_3b_relu_1x1 = nn.ReLU(inplace=True)self.inception_3b_3x3_reduce = nn.Conv2d(256, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))self.inception_3b_3x3_reduce_bn = nn.BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.inception_3b_relu_3x3_reduce = nn.ReLU(inplace=True)self.inception_3b_3x3 = nn.Conv2d(64, 96, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))self.inception_3b_3x3_bn = nn.BatchNorm2d(96, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.inception_3b_relu_3x3 = nn.ReLU(inplace=True)self.inception_3b_double_3x3_reduce = nn.Conv2d(256, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))self.inception_3b_double_3x3_reduce_bn = nn.BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.inception_3b_relu_double_3x3_reduce = nn.ReLU(inplace=True)self.inception_3b_double_3x3_1 = nn.Conv2d(64, 96, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))self.inception_3b_double_3x3_1_bn = nn.BatchNorm2d(96, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.inception_3b_relu_double_3x3_1 = nn.ReLU(inplace=True)self.inception_3b_double_3x3_2 = nn.Conv2d(96, 96, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))self.inception_3b_double_3x3_2_bn = nn.BatchNorm2d(96, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.inception_3b_relu_double_3x3_2 = nn.ReLU(inplace=True)self.inception_3b_pool = nn.AvgPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1)self.inception_3b_pool_proj = nn.Conv2d(256, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))self.inception_3b_pool_proj_bn = nn.BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.inception_3b_relu_pool_proj = nn.ReLU(inplace=True)def forward(self, x):out1 = self.inception_3b_1x1(x)out1 = self.inception_3b_1x1_bn(out1)out1 = self.inception_3b_relu_1x1(out1)out2 = self.inception_3b_3x3_reduce(x)out2 = self.inception_3b_3x3_reduce_bn(out2)out2 = self.inception_3b_relu_3x3_reduce(out2)out2 = self.inception_3b_3x3(out2)out2 = self.inception_3b_3x3_bn(out2)out2 = self.inception_3b_relu_3x3(out2)out3 = self.inception_3b_double_3x3_reduce(x)out3 = self.inception_3b_double_3x3_reduce_bn(out3)out3 = self.inception_3b_relu_double_3x3_reduce(out3)out3 = self.inception_3b_double_3x3_1(out3)out3 = self.inception_3b_double_3x3_1_bn(out3)out3 = self.inception_3b_relu_double_3x3_1(out3)out3 = self.inception_3b_double_3x3_2(out3)out3 = self.inception_3b_double_3x3_2_bn(out3)out3 = self.inception_3b_relu_double_3x3_2(out3)out4 = self.inception_3b_pool(x)out4 = self.inception_3b_pool_proj(out4)out4 = self.inception_3b_pool_proj_bn(out4)out4 = self.inception_3b_relu_pool_proj(out4)outputs = [out1, out2, out3, out4]return torch.cat(outputs, 1)
InceptionC
class InceptionC(nn.Module):'''InceptionC'''def __init__(self):super(InceptionC, self).__init__()self.inception_3c_double_3x3_reduce = nn.Conv2d(320, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))self.inception_3c_double_3x3_reduce_bn = nn.BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.inception_3c_relu_double_3x3_reduce = nn.ReLU(inplace=True)self.inception_3c_double_3x3_1 = nn.Conv2d(64, 96, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))self.inception_3c_double_3x3_1_bn = nn.BatchNorm2d(96, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.inception_3c_relu_double_3x3_1 = nn.ReLU(inplace=True)def forward(self, x):out = self.inception_3c_double_3x3_reduce(x)out = self.inception_3c_double_3x3_reduce_bn(out)out = self.inception_3c_relu_double_3x3_reduce(out)out = self.inception_3c_double_3x3_1(out)out = self.inception_3c_double_3x3_1_bn(out)out = self.inception_3c_relu_double_3x3_1(out)return out

3D Net

从2D Net的输出（16 * 96 * 28 * 28）进入3D Net，首先将数据进行转换，需要转为时间、高度、宽度。3D Net 包含 4 个字模块，Resnet_3D_3、Resnet_3D_4、Resnet_3D_5，分别进行特征转换，转换后分别为 128 * 16 * 28 *28、256 * 8 * 14 14、512 4 * 7 *7，最终转换为 (512) 特征向量。代码如下：

在这里插入图片描述

Resnet_3D_3
class Resnet_3D_3(nn.Module):'''Resnet_3D_3'''def __init__(self):super(Resnet_3D_3, self).__init__()self.res3a_2 = nn.Conv3d(96, 128, kernel_size=(3, 3, 3), stride=(1, 1, 1), padding=(1, 1, 1))self.res3a_bn = nn.BatchNorm3d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.res3a_relu = nn.ReLU(inplace=True)self.res3b_1 = nn.Conv3d(128, 128, kernel_size=(3, 3, 3), stride=(1, 1, 1), padding=(1, 1, 1))self.res3b_1_bn = nn.BatchNorm3d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.res3b_1_relu = nn.ReLU(inplace=True)self.res3b_2 = nn.Conv3d(128, 128, kernel_size=(3, 3, 3), stride=(1, 1, 1), padding=(1, 1, 1))self.res3b_bn = nn.BatchNorm3d(128, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.res3b_relu = nn.ReLU(inplace=True)def forward(self, x):residual = self.res3a_2(x)out = self.res3a_bn(residual)out = self.res3a_relu(out)out = self.res3b_1(out)out = self.res3b_1_bn(out)out = self.res3b_relu(out)out = self.res3b_2(out)out += residualout = self.res3b_bn(out)out = self.res3b_relu(out)return out
Resnet_3D_4
class Resnet_3D_4(nn.Module):'''Resnet_3D_4'''def __init__(self):super(Resnet_3D_4, self).__init__()self.res4a_1 = nn.Conv3d(128, 256, kernel_size=(3, 3, 3), stride=(2, 2, 2), padding=(1, 1, 1))self.res4a_1_bn = nn.BatchNorm3d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.res4a_1_relu = nn.ReLU(inplace=True)self.res4a_2 = nn.Conv3d(256, 256, kernel_size=(3, 3, 3), stride=(1, 1, 1), padding=(1, 1, 1))self.res4a_down = nn.Conv3d(128, 256, kernel_size=(3, 3, 3), stride=(2, 2, 2), padding=(1, 1, 1))self.res4a_bn = nn.BatchNorm3d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.res4a_relu = nn.ReLU(inplace=True)self.res4b_1 = nn.Conv3d(256, 256, kernel_size=(3, 3, 3), stride=(1, 1, 1), padding=(1, 1, 1))self.res4b_1_bn = nn.BatchNorm3d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.res4b_1_relu = nn.ReLU(inplace=True)self.res4b_2 = nn.Conv3d(256, 256, kernel_size=(3, 3, 3), stride=(1, 1, 1), padding=(1, 1, 1))self.res4b_bn = nn.BatchNorm3d(256, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.res4b_relu = nn.ReLU(inplace=True)def forward(self, x):residual = self.res4a_down(x)out = self.res4a_1(x)out = self.res4a_1_bn(out)out = self.res4a_1_relu(out)out = self.res4a_2(out)out += residualresidual2 = outout = self.res4a_bn(out)out = self.res4a_relu(out)out = self.res4b_1(out)out = self.res4b_1_bn(out)out = self.res4b_1_relu(out)out = self.res4b_2(out)out += residual2out = self.res4b_bn(out)out = self.res4b_relu(out)return out
Resnet_3D_5
class Resnet_3D_5(nn.Module):'''Resnet_3D_5'''def __init__(self):super(Resnet_3D_5, self).__init__()self.res5a_1 = nn.Conv3d(256, 512, kernel_size=(3, 3, 3), stride=(2, 2, 2), padding=(1, 1, 1))self.res5a_1_bn = nn.BatchNorm3d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.res5a_1_relu = nn.ReLU(inplace=True)self.res5a_2 = nn.Conv3d(512, 512, kernel_size=(3, 3, 3), stride=(1, 1, 1), padding=(1, 1, 1))self.res5a_down = nn.Conv3d(256, 512, kernel_size=(3, 3, 3), stride=(2, 2, 2), padding=(1, 1, 1))self.res5a_bn = nn.BatchNorm3d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.res5a_relu = nn.ReLU(inplace=True)self.res5b_1 = nn.Conv3d(512, 512, kernel_size=(3, 3, 3), stride=(1, 1, 1), padding=(1, 1, 1))self.res5b_1_bn = nn.BatchNorm3d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.res5b_1_relu = nn.ReLU(inplace=True)self.res5b_2 = nn.Conv3d(512, 512, kernel_size=(3, 3, 3), stride=(1, 1, 1), padding=(1, 1, 1))self.res5b_bn = nn.BatchNorm3d(512, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)self.res5b_relu = nn.ReLU(inplace=True)def forward(self, x):residual = self.res5a_down(x)out = self.res5a_1(x)out = self.res5a_1_bn(out)out = self.res5a_1_relu(out)out = self.res5a_2(out)out += residual  # res5aresidual2 = outout = self.res5a_bn(out)out = self.res5a_relu(out)out = self.res5b_1(out)out = self.res5b_1_bn(out)out = self.res5b_1_relu(out)out = self.res5b_2(out)out += residual2  # res5bout = self.res5b_bn(out)out = self.res5b_relu(out)return out

有兴趣可以从 github 下载模型进行推理。https://github.com/mzolfaghari/ECO-efficient-video-understanding

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1.单选题 (2分) 从一个数据库文件中取出满足某个条件的所有记录形成一个新的数据库文件的操作是( )操作 。 A 投影 B 连接 C 选择 D 复制 本题得分&#xff1a; 2分 正确答案&#xff1a; C 2.单选题 (2分) 关系数据库中的投影操作是指从关系 中( ) 。 A 抽出特定记录 B …
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AI 资料汇总专栏

AI 资料汇总专栏

包含AI资料、大模型资料、AI最新行业发展 人工智能&#xff08;Artificial Intelligence&#xff0c;简称AI&#xff09;是一门研究如何使计算机能够具备智能行为的科学与技术。它致力于开发出能够像人类一样思考、学习、理解和决策的计算机系统。自20世纪50年代以来&#xff…
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C++ 内联函数

C++ 内联函数

一 宏定义带来的问题 最后ret的值是0。问题出在编译器在遇到宏时只是进行简单的宏替换。 宏的好处是没有类似于普通函数调用时的系统开销&#xff0c;并且宏定义的参数可以适宜大多数类型的数据。 宏定义也有缺点&#xff1a; 有时会产生不可预料的副作用。 二 用inline定义…
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MySQL用命令行导出数据库

MySQL用命令行导出数据库

问题&#xff1a; 交作业的时候要求交数据文件&#xff0c;因为用的MySQL数据库&#xff0c;就在想怎么用命令行导出数据库&#xff0c;在csdn上找了其他文章&#xff0c;使用MySQL的命令行用下面语句&#xff0c;结果发生报错 mysqldump -u 用户名 -p 数据库名 > 输出地址…
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开源框架平台：功能优势多，助力数字化转型！

开源框架平台：功能优势多，助力数字化转型！

伴随着科技越来越发达&#xff0c;低代码技术平台、开源框架平台逐渐在各中小型企业里获得重视和青睐&#xff0c;成为助力企业实现流程化办公&#xff0c;进入数字化转型的的有力武器。在众多服务商中&#xff0c;谁拥有市场竞争力&#xff0c;谁在服务和产品方面更具核心价值…
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用 JavaScript 计算 SHA-256 hash值

用 JavaScript 计算 SHA-256 hash值

SHA-256算法是一个广泛使用的散列函数&#xff0c;它产生256位的hash值。它用于许多安全应用程序和协议&#xff0c;包括 TLS 和 SSL、 SSH、 PGP 和比特币。 在 JavaScript 中计算 SHA-256 hash值使用原生 API 很容易&#xff0c;但是浏览器和 Node.js 之间有一些区别。由于浏…
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前端Vue怎么获取登录的用户名或用户id

前端Vue怎么获取登录的用户名或用户id

一、使用全局状态管理&#xff08;Vuex&#xff09;获取登录用户名 创建 Vuex store&#xff0c;并在其中定义一个用于存储用户名的状态。 // store.js import Vue from vue; import Vuex from vuex;Vue.use(Vuex);export default new Vuex.Store({state: {username: , // 存…
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