转至：http://www.tianzsong.xyz/2018/04/08/c3d-keras/
code：https://github.com/TianzhongSong/C3D-keras
前言
C3D使用3D CNN构造了一个效果不错的网络结构，对于基于视频的问题均可以用来提取特征。 我简单复现了论文中行为识别那部分的实验。
项目地址： C3D-keras
关于C3D的细节可以参考 Will-Lin的博客 行为识别笔记：C3D network-用于视频特征提取的3维卷积网络 或者参看 C3D原始论文。
前期准备
1、数据集：采用的是通用数据集 UCF101。
2、主要用到的库：Keras2.0.8、TensorFlow1.3.0、OpenCV3.2.0
数据处理
1、先将UCF101数据集中的所有视频转换为图片保存到本地（注意：需要大约150多G的存储空间），使用 video2img.py
2、制作标签文档，跟 C3D官方Caffe实现一致，模型输入的视频段长度为16帧，训练集与验证集的分割与UCF101官方保持一致，每个类别的前7个人为测试样本，后面的8~25人为训练样本。
模型定义
我这里使用的模型与论文中的模型并不一致，采用的是 C3D官方Caffe实现 的最新结构，该模型共有5个3D卷积层，卷积核的数量依次为64、128、128、256、256，每一个3D卷积层后接一个3D最大池化层，除第一个池化层的pool_size为（2,2,1）外 其余池化层的pool_size均为（2,2,2），最后接三个全连接层，前两层全连接层的神经元个数均为2048，最后一层为101（类别输出）。权重衰减系数weight_decay设置为0.005。
具体细节请看models.py
训练
在训练过程中我们先将每一个视频段(clip)中的每一帧resize为128x171，并在每个clip上crop一个112x112x16的视频段作为模型输入。对于训练集，每个clip都做一个翻转，作为一个简单的数据扩充手段。验证集只进行中心裁剪。
训练的epoch、学习率及学习率衰减（每4个epoch除以10）都跟原始论文保持一致，由于我只有一快GTX1080，batch_size只设置为16，太大了没法训练。