C3D網絡筆記

C3D網絡 論文鏈接 論文翻譯 該論文發現： 1、3D ConvNets比2D ConvNets更適用於時空特徵的學習； 2、對於3D ConvNet而言，在所有層使用3×3×3的小卷積核效果最好； 3、我們通過簡單的線性分類器學到的特徵名爲C3D(Convolutional 3D)，在4個不同的基準上優於現有的方法，並在其他2個基準上與目前最好的方法相當。 論文的主要貢獻 我們的實驗表明3D卷積

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