Training: Training is done on the S

Training: Training is done on the Sports-1M train split. As Sports-1M has many long videos, we randomly extract five 2-second long clips from every training video. Clips are resized to have a frame size of 128  171. On training, we randomly crop input clips into 16112112 crops for spatial and temporal jittering. We also horizontally flip them with 50% probability. Training is done by SGD with minibatch size of 30 examples. Initial learning rate is 0:003, and is divided by 2 every 150K iterations. The optimization is stopped at 1.9M iterations (about 13 epochs). Beside the C3D net trained from scratch, we also experiment with C3D net fine-tuned from the model pre-trained on I380K.

Kết quả (Việt) 1:

Đào tạo: Đào tạo được thực hiện trên phân chia tàu thể thao - 1M. Như thể thao - 1M có nhiều video dài, chúng tôi ngẫu nhiên trích xuất năm thứ 2 dài clip từ mỗi video đào tạo. Clip được thay đổi kích cỡ để có một kích thước khung hình của 128 171. Về đào tạo, chúng tôi ngẫu nhiên cắt clip nhập vào 16 112 112 cây cho không gian và thời jittering. Chúng tôi cũng theo chiều ngang flip họ với xác suất 50%. Đào tạo được thực hiện bởi SGD với minibatch kích thước của 30 ví dụ. Tỷ lệ học tập đầu tiên là 0:003, và bị chia cắt bởi 2 mỗi lần lặp 150K. Tối ưu hóa dừng lại tại 1,9 M lặp đi lặp lại (khoảng 13 kỷ nguyên). Bên cạnh C3D net được đào tạo từ đầu, chúng tôi cũng thử nghiệm với C3D net điều chỉnh từ các mô hình trước khi được đào tạo về I380K.

Kết quả (Việt) 2:

Đào tạo: đào tạo được thực hiện trên tàu tách Thể thao-1M. Như thể thao-1M có nhiều video dài, chúng ta ngẫu nhiên lấy lăm clip dài 2 giây từ tất cả các video đào tạo. Clip được thay đổi kích cỡ để có một kích thước khung hình 128? 171. Về đào tạo, chúng tôi ngẫu nhiên cắt clip đầu vào thành 16? 112? 112 cây cho jittering không gian và thời gian. Chúng tôi cũng ngang lật chúng với 50% xác suất. Đào tạo được thực hiện bằng SGD với kích thước minibatch 30 ví dụ. tỷ lệ học ban đầu là 0: 003, và được chia cho 2 mỗi 150K lặp. Việc tối ưu hóa được dừng lại tại 1.9M lặp (khoảng 13 kỷ nguyên). Bên cạnh lưới C3D được đào tạo từ đầu, chúng tôi cũng thử nghiệm với C3D net tinh chỉnh từ mô hình trước tập huấn về I380K.