I3D
将 2D 卷积膨胀到 3D,用于有时序的三维视频理解任务，同时能够复用 2D 卷积的参数以减少训练周期。
同时，当时视频理解数据集规模普遍较小，提出了一个新的大型视频行为识别数据集Kinetics，比 HMDB-51 与 UCF-101高出了两个数量级。
复用2D卷积的参数
I3D 重用在 ImageNet 等 2D 图像数据集上预训练的 2D 卷积参数，从而提高模型的训练速度以及泛化能力。
将一个 H×WH \times WH×W 的2D 卷积的权重复制到 N×H×WN \times H \times WN×H×W 的 3D 卷积，首先为了保持权重总和不变，将权重除以深度 NNN 以归一化，再将归一化后的权重直接复制 NNN 次拼接。
双流结构
分为两个分支：RGB分支与光流分支，这两个分支独立训练、独立预测，最后将他们的结果取平均值作为整体输出。
模型结构
与其他方法的区别
Hello World
以前的 Blog 源码丢了，虽然手动复制一下 html 上的文字也挺方便的，不过现在去看以前的那些文章实在是写的太烂，干脆就大部分不要了算了。
这个页面还没想好放什么东西，主要是给 Obsidian 作为 HomePage 加载一些他没有的符号。
以前的 blog：https://tobyprime.github.io/
blog markdown 源码（这样就不会不小心删光了 T ^ T）：https://github.com/tobyprime/PersonalBlog
gavatar：http://en.gravatar.com/tobylinas
长长长链：https://ooooooooooooooooooooooo.ooo/ooooοооoοᴏοoοᴏοoοᴏooοᴏoᴏoᴏооoоᴏᴏoоᴏᴏοᴏοoοоᴏᴏοоoоοᴏоοοᴏooοᴏoоοооοοоᴏοοоοοoоᴏоοᴏοoοоᴏᴏοᴏoo
\DeclareMathOperator*{\argmin}{arg\,min} \DeclareMathOperator*{\argmax}{arg\,max}
\De ...
