BMVC 2021 | 近距离观察少镜头视频分类：新的基线和基准

本文介绍小样本视频分类领域的工作 A Closer Look at Few-Shot Video Classification: A New Baseline and Benchmark，发表于BMVC 2021。现有的小样本视频分类方法往往采用元学习范式并且十分依赖ImageNet预训练，当不使用ImageNet预训练时，这些方法的性能下降严重。通过实验，我们发现这些方法在表示学习上存在缺陷，并针对这一点提出了基于预训练-微调的方法。此外，我们发现元测试阶段的部分动作类和ImageNet自身的某些类存在高度相关性，这表明使用ImageNet预训练这一做法违背了小样本学习的设定。不使用预训练带来性能下降的另一个原因是现有benchmark的基类样本较少，因此我们重新构建了一个有着充足基类样本的小样本视频分类benchmark以推动在不使用预训练下的小样本视频分类研究。