论文：https://arxiv.org/abs/1608.00859
代码：https://github.com/yjxiong/temporal-segment-networks
1. 引言
在视频分类中，对长时间域的建模有利于掌握整个视频的类别。而ConvNets擅长的是对appearance的建模和短时的motion。因此对于长时域结构的建模，CUHK提出了TSN。
视频里面的连续帧是存在很多冗余信息的，所以dense temporal sampling是不必要的，sparse temporal sampling比较合适。所以TSN的思想之一就是从长的视频中稀疏采样一些帧，然后再聚合起来，这样就能建模长时间域了。另外一个思想，TSN借鉴于two-stream的结构来同时建模appearance和dynamic。
2. TSN
2.1 网络结构
TSN的结构是two-stream，其中spatial的输入是视频中稀疏采样得到的帧序列。为了保证视频中各个位置都能采样到，TSN引入了segment的概念，即把整个视频分成segment份，然后在每一份中分别采样帧。这种做法是它long-range temporal structure的具体体现。
temporal的分支也是分segment的，不过它在每一份中会抽取多帧flow stack到一起作为输入。
2.2 训练相关
Cross Modality Pre-training. 用Spatial的模型来初始化Temporal的部分。首先将光流值scale到0～255，然后将Spatial模型的第一层conv层的weights作改变，即将3个channel的weights平均得到avg weights，然后将这个weights重复n次，n=temporal网络的channel数目。
Regularization Techniques. 提出了Partial-BN，即只对第一个BN层进行参数优化，其他BN层的参数都固定。同时在global pooling层后面增加一个额外的dropout层来减少过拟合的可能。dropout ratio在spatial net里等于0.8，在temporal net里等于0.7。
Data Augmentation. random cropping，horizontal flipping，corner cropping，scale jittering。其他都根据字面意思可以理解，那scale jittering的做法是指，帧／光流图输入大小都是256*340，然后将宽和高分别random crop／corner crop成{256,224,192,168}，再resize到224*224进行训练。