行为识别阅读笔记（paper+code）：Real-time Action Recognition with Enhanced Motion VectorCNNs
这篇文章是发表在CVPR2016上的一篇文章，这篇文章主要是对双流法进行了改进，双流法的诟病就是采用optimal flow作为temporal network的输入，因此速度巨慢，无法达到实时的目的，而这篇文章使用motion vector 替代optimal flow，极大地提高了双流法的速度，从UCF101和THUMOS14数据集上的测试效果来看准确率虽有点不及双流法，但速度却是得到巨大的提高。废话少说，先附上代码链接再说文章内容。
代码链接：https://github.com/zbwglory/MV-release
一、 大致算法框架
从网络框架开始介绍能快速了解文章算法思路，以及创新之处或者改进之处。
对比双流法，比较大的改进之处有两点：
（1）利用视频编码提取motion vectors，以motion vectors代替optimal flow；
（2）由于提取的motion vector存在大量的噪声，所以data输入质量肯定不及optimal flow，由于motion vector和optimal flow是内在相关的，因此为了达到与optimal flow同样的效果，在对temporalnetwork训练的时候，使用光流辅助训练temporal network，具体的训练策略文章给出了有三种：
下面具体讲解一些文章比较重要的内容。
二、 Motion vector
运动向量用于表示image block的运动模式，在描述局部运动是类似于optimal flow。然而运动向量的目的并不是用于尽可能准确的描述两个macro blocks的temporal 关系，而是利用相邻帧之间的temporal redundancy来对视频进行视频压缩。运动向量是block-level的，而光流是pixel-level的，因此运动向量包含的运动信息都是比较粗糙的，缺乏像素级的精细运动信息。此外，运动向量中包含着大量的噪声运动信息，这是因为视频压缩算法在压缩视频需要来考虑到编码速率和压缩率，所以信息难免粗糙，包含大量噪声信息。下图是运动向量与光流的对比，可以看出，运动向量包含噪声运动信息，而且比光流要粗糙的多。直接将运动向量代替光流，那效果肯定蹭蹭的往下降，作者实验发现，直接使用运动向量在UCF101上测试，准确率下降了7%。
此外，并不是所有帧图像中都包含运动向量。一个视频可以看作是一组图片（groupof pictures，GOP），一个典型的GOP包含三类帧：I-frame，P-frame和B-frame。I-frame是基于自身编码的帧内编码帧，不包含运动信息。而其他两类帧包含运动信息，I-frame会影响CNN训练效果，作者使用上一帧的运动向量替代I-frame。
三、EnhancedMotion Vector CNNs
作者认为运动向量和光流存在着某种共性。两者都可以在单帧图像上提取，而且都包含局部区域的运动信息。只不过两者包含的运动信息的粗糙程度不同而已。因此作者认为可以使用optical flow CNN (OF-CNN)上学习的特征或知识迁移到motion vectors (MV-CNN)。OF-CNN和MV-CNN具有相同的网络结构。在训练的阶段，使用光流来提高运动向量的效果，在测试阶段不使用。作者给出了三种knowledge transferring的训练策略，如上图示。
Teacher Initialization：使用OF-CNN训练好的权重初始化MV-CNN，然后训练MV-CNN；
最后网络训练的损失函数是：
值得注意的是，Teacher CNN是已经训练好的，因此在对Teacher CNN监督训练的时候，其网络权值是不变的。
整篇文章的思路就是这样的，最后贴一下文章在UCF101上的实验结果。
