之前也看过动作识别的论文，但居然没有看一下I3D这么经典模型的论文，感觉自己没有计划，没有规划，这样下去，吃枣药丸。问题：在I3D的Mixed_5c的输出是2048，单个RGB和单个光流的输出是1024，在论文中是怎么分开的？又能怎么合到一起？也就是说怎么做到只输入RGB，网络能同时提取光流，并行处理RGB和光流？
背景：
UCF-101和HMDB-51两个动作分类数据集不够大，作者提出新的数据集Kinetics Dataset。有400个人类动作类，每个类有400多个clip。提出了一个新的Two-Stream Inflated 3D convNer(I3D)双流3D网络，是基于2D convNet inflation。很深的分类卷积层的filter和pooling kennel被扩展到3D。这使从视频种学习时空特征提取器成为可能。
1、Introduction
引入一个新的model，该model能在Kinetics上预训练，并实现高性能，即I3D。I3D是建立在sota的图像分类体系结构上，但把filter和pooling的kernel扩张成3D，产生一个spatio-temporal classifier。
2、动作分类体系结构
当前视频体系结构的一些主要区别是使用2D kernel（基于图片）还是3D kernel（基于视频）。网络的输入是只有RGB视频还是包括预先计算的光流。 如果使用2D convNet，信息是如何在帧之间传递的，可以使用temporally-recurrent layers 比如LSTM或随时间推移的特征聚合。
这些model除了C3D之外，都有预训练好的Imagenet模型作为子组件，作者实验策略是假设一个通用的Imagenet上预训练好的图像分类器作为base，这里采用的是Inception-v1，并以不同的方式对其进行变形。作者期望在这个base下，找到最有利与动作分类的变化。
2.1 The Old I: ConvNet + LSTM
使用2D ConvNet从每个帧独立提取特征。在Inception-v1的最后一个average pooling layer之后，加上一个LSTM和BN，有512个隐藏单元。再最后加一个fc用来分类。使用交叉熵损失函数来训练，提取帧的时候是每5帧提取一帧特征。
2.2 The Old II: 3D ConvNets
改进的C3D：有8个卷积层，5个池化层，2个全连接层。该模型的输入使短的16帧的clip，112x112分辨率。与C3D不同的是，在所有的卷积层和fc之后都使用了BN。也就是说每16帧，就提取16帧的特征组成一个clip的特征？。另一个不同的地方是，再第一个pooling中，使用步长是2而不是1，这减少了内存占用，并允许更大的batches————这对于BN很重要（尤其是再fc之后的BN，这些layer没有权重绑定）。这样的话，每个标准GPU每个batch可以训练15个videos。
2.3 The Old III: Two-Stream Networks
LSTM对来自卷积最后一层的特征可以模拟high-level variation，但可能无法捕捉fine low-level motion。
Simonyan等人提出一种不同的，实用的方法，通过对单个RGB帧和10个外部计算的光流（其实是5个，每个都有x和y两个方向的运动特征）的预测进行平均，对视频的短时间快照进行建模。可以通过再imagenet上预训练好的两个网络来分别处理rgb和光流。
最新的方法是再嘴和一个卷积层融合空间流和光流。使用了Inception-v1，输入时间隔10帧采样的5个连续的RGB帧，以及相应的光流片段。时间和空间feature先经过512x3x3x3 的3D卷积层，接着是3x3x3 的3Dmax-pooling，最后是fc，之后两个特征进行融合，即经过average pooling layer of Inception-V1（5x7x7的特征网络，对应时间，x和y维度）。
2.4 The New: Two-Stream Inflated 3D ConvNets
虽然3DconvNet可以直接从RGB流中学习到时间信息，但通过包含光流，仍可以大大提高性能。
Inflating 2D ConvNets into 3D: 已经有了很好的图像分类模型，作者建议简单地将图像分类器（2D）转换为3D ConvNets。这可以从2D架构开始，通过膨胀filters和pooling的kernel---这是通过赋予它们一个额外的时间维度来实现的。filter通常是正方形NxN，膨胀成NxNxN。
Bootstrapping 3D filters form 2D Filters：从预训练的ImageNet模型中引导参数。也就是沿着时间维度，复制2Dfilter的权重N次，并通过除以N来重新缩放它们。
在空间，时间和网络深度上调节感受野的growth：
Two 3D Streams：分别训练RGB和光流网络，并在测试的时候进行平均。
