【論文閱讀筆記】Beyond Short Snippets: Deep Networks for Video Classification
主要目的： 視頻分類 測試數據集： Sports-1M、UCF-101 方法概況： 使用在imageNet上預訓練過的CNN（AlexNet或者GoogleLeNet）提取幀級特徵，再將幀級特徵和提取到的光流特徵輸入到池化框架或者LSTM進行訓練，得到分類結果。 主要貢獻： 1.提出採用CNN來得到視頻級的全局描述，並且證明增大幀數能夠顯著提高分類性能。 2.通過在時序上共享參數，參數的數量在特徵
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