#分类 #机器学习 #深度学习
视频分类技术综述：方法、挑战与前沿进展
1. 引言
视频分类（Video Classification）是计算机视觉领域的核心任务之一，旨在为输入视频分配一个或多个语义标签。随着短视频平台（如TikTok）和监控系统的普及，视频分类技术在内容推荐、安防监控等领域展现出巨大价值。
2. 核心挑战
视频分类面临三大核心挑战：
- 时序建模：视频是连续的帧序列，需捕捉时间维度上的动态特征
- 计算复杂度：处理高维时空数据（$H \times W \times T \times C$）需要高效算法
- 标注成本：视频级标注比图像标注更耗时，如Kinetics数据集需约250万人工标注小时
3. 主流方法
3.1 基于2D CNN的方法
通过帧级特征聚合实现分类，典型流程： $$ P(y|v) = \frac{1}{T}\sum_{t=1}^{T}f_{\theta}(x_t) $$ 其中$x_t$为第t帧，$f_{\theta}$为2D CNN特征提取器。
代表工作：
- TSN (Temporal Segment Network) 论文链接
- TRN (Temporal Relation Network)
3.2 基于3D CNN的方法
直接处理时空立方体，使用3D卷积核（$k_h \times k_w \times k_t$）： $$ F_{out}(x,y,t) = \sum_{i,j,k} F_{in}(x+i, y+j, t+k) \cdot W(i,j,k) $$
经典模型：
- C3D
- I3D (Inflated 3D ConvNet)
- SlowFast Network
3.3 基于Transformer的方法
近年兴起的时间序列建模方法： $$ \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}})V $$
前沿模型：
- TimeSformer
- ViViT
- Video Swin Transformer
4. 评估指标
| 指标 | 公式 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Top-1 Accuracy | $\mathbb{I}(\argmax p_i = y)$ | 单标签分类 |
| Top-5 Accuracy | $\mathbb{I}(y \in \text{top5}(p_i))$ | 多标签分类 |
| mAP | $\frac{1}{N}\sum_{k=1}^{N} P(k) \cdot \Delta r(k)$ | 多标签分类 |
5. 未来方向
- 自监督学习：如Moco v3在视频领域的迁移
- 多模态融合：结合音频、文本等多模态信号
- 边缘计算：轻量化模型部署（参见EfficientNet）
参考文献
- Carreira J, Zisserman A. Quo vadis, action recognition? A new model and the kinetics dataset. CVPR 2017.
- [2] Vaswani A, et al. Attention is all you need. NeurIPS 2017.
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