本文提出一种全新的方法，旨在将卷积神经网络（CNN）完全参数化为高阶低秩张量，并将整个网络进行规范化，从而显著减少参数数量，而且在人体姿势估计这一具有挑战性的任务中，即使使用较小的压缩比，也能够实现卓越的性能。

Apr, 2019

本文提出了一种名为 FstCN 的新型 3D 深度架构，能够有效处理人类行为三维动态序列信号，并且利用转换和排列操作，将原始的三维卷积核学习分解为一系列二维和一维卷积核学习过程，同时提出了基于视频片段采样的有效训练和推断策略，在 UCF-101 和 HMDB-51 数据集上的表现比传统 CNN 方法更好，与最近一种利用辅助训练视频的方法相当。

Oct, 2015

本文提出了一种高阶卷积 LSTM 模型和一种新的张量列车模块，可以有效地学习视频序列中的长期时空相关性，并通过结合时间上的卷积特征进行预测，通过张量列车分解降低了模型复杂度，取得了广泛应用和数据集上的最佳表现。

Feb, 2020

本文研究了几种用于视频分析的时空卷积形式，并研究了它们对动作识别的影响。我们在残差学习的框架下，实证演示了 3D CNNs 相对于 2D CNNs 的准确性优势。此外，我们还表明把 3D 卷积滤波器分解成单独的时空分量会显著提高准确性。最终，我们设计了一个新的时空卷积块 “R (2+1) D”，这种方法产生的 CNN 的结果与最新技术相当甚至更好，可以在 Sports-1M、Kinetics、UCF101 和 HMDB51 数据集上取得更好的表现。

Nov, 2017

使用 4D 卷积神经网络，通过稀疏张量和广义稀疏卷积提供的广泛高维函数，实现了针对 3D 视频的时空感知，并通过提出的混合核和三边静态条件随机场，优化了 7D 时空色度空间中的一致性问题。实验表明，与 2D 或 2D-3D 混合方法相比，只使用广义 3D 稀疏卷积的卷积神经网络可以获得更好的性能。此外，我们还表明，在处理 3D 视频时，4D 时空卷积神经网络不仅更加鲁棒，而且有时比 3D 卷积神经网络更快。

Apr, 2019

通过在大规模监督视频数据集上使用训练的深度三维卷积神经网络（3D ConvNets）提出了一种简单而有效的时空特征学习方法。我们的成果有三个：1）相对于 2D ConvNets，3D ConvNets 更适用于时空特征学习；2）所有层中具有小的 3x3x3 卷积核的同构体系结构是 3D ConvNets 中表现最佳的体系结构之一；3）我们学到的特征 —— 即 C3D（卷积 3D）—— 连同一个简单的线性分类器，在 4 个不同的基准测试中优于最先进的方法，并与其他 2 个基准测试中的最佳方法相当。此外，这些特征紧凑：只需 10 维便能在 UCF101 数据集上达到 52.8％的准确率，由于 ConvNets 的快速推理，计算效率也非常高。最后，它们在概念上非常简单易用且易于训练和使用。

Dec, 2014

本文提出了一种基于张量分解的卷积层参数压缩方法，并将其与之前提出的压缩全连接层的方法结合，成功实现了在 CIFAR-10 数据集上 80 倍的网络压缩和 1.1% 的精度损失。

Nov, 2016

介绍了一种基于混合线性建模和子空间聚类技术的自适应、多尺度张量分解方法，旨在降低大型和多模态数据的维度和表示复杂度。该方法在多个真实张量信号的维数约简和分类问题中表现良好。

Apr, 2017

本研究提出一种新的架构，称为 “时间通道感知” 块 (TCA)，它能够利用视频序列之间的时间关联，通过结合局部和全局上下文信息，提升特征表示的判别能力，实现更准确的人群计数等任务。实验证明，通过堆叠 TCA 块，所得到的改进的 3D 卷积神经网络 (E3D) 在多个基准数据集上具有优异的性能。

Aug, 2019

本文通过等价于分层张量分解的方式，分析了各种卷积神经网络架构特征的表达效率和归纳偏置，并提供了新的网络设计工具。

May, 2017