视频序列与单帧图片检测的区别在于输入通道数的改变，但是不改变网络结构情况下还是在提取二维特征，并且由于输入通道数的改变导致预训练权重无法使用，训练收敛的难度很高。 使用视频序列进行检测的本质原因是单帧特征较弱，希望利用物体的运动特征进行检测。因此必须利用时序特征，常见的convlstm，c3d和c2p1 结构。对于convlstm，手头数据集较小，先不考虑。尝试了c3d的分类模型，结果很差，其特征的定位非常不准，属于是拿全局特征硬分类，并没有关注到运动物体。
c3d想试试的话，建议跟这个项目，整个代码写的很好，比较容易读懂：
https://blog.csdn.net/Wen_yaaaaa/article/details/?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%%2522%252C%2522scm%2522%253A%3..pc%255Fall.%2522%257D&request_id=68&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~first_rank_ecpm_v1~rank_v31_ecpm-6--null-null.142^v93^control&utm_term=UCF101%E5%8A%A8%E4%BD%9C%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86&spm=1018.2226.3001.4187
这里主要尝试c2p1，c2p1最主要的特点是先卷一遍2d再卷一遍时序，是可以使用2d的预训练权重的。这种方法其实与convlstm的思路比较像，跑通了这个可以对比一下效果。因为不存在c21d 的分割预训练权重，本项目最重要的任务就是将原分割模型中的conv2d换成conv2p1d，并用上预训练的conv2d权重，训练一个c2p1时序分割模型
基于官方小改，conv2p1d
同参数对比权重，代码如下
结果可见：
conv21d，0层的weight是2d权重，1层是bn参数不用管，2层relu无参数，3层1d权重不用管
尝试替换，由于是把conv2d当预训练权重，在2d的weight前加一个 0. ，key的名字就对上离，tensor也只需再加一个【】增加维度即可：
相关代码：
到此这篇conv1d和conv2d的区别（convlstm2d）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关 推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！
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