C3D的研究时resnet、transformer更好的backbone没有出现，当时的主流图像架构为vgg，研究人员，就单纯把vgg网络里面的每一个block都减少了一个conv层。把所有的conv层的卷积核由3*3变成了3*3*3。模型前面的pooling层为1*2*2，因为时序信息的珍贵，所以我们暂时不在时间的维度进行下采样，到中后期的pooling层为2*2*2再进行下采样，以保证时序信息的完整性使得模型能够充分利用这些运动信息。 对我们的启发是否可以落实在我们的模型当中： 我们对于时序信息的利用不够充分，时间维度经过一个全局平均池化层后就

丢失了，导致模型无法充分利用时序信息。我们可以考虑在模型中增加一些3D卷积层，以便更好地利用时序信息。此外，我们也可以尝试使用一些新的backbone，如resnet、transformer等，以提高模型的性能。 但是需要注意的是，每种backbone都有其适用的场景和优势，需要根据具体问题来选择合适的backbone。同时，在增加模型复杂度的同时，也要注意防止过拟合等问题，以保证模型的泛化能力。

相关问题

3.请问作为特征提取器使用VGG和Resnet哪个更好?为什么？

VGG和ResNet都是在计算机视觉领域中非常重要的深度学习模型，但在特征提取方面，ResNet通常更好，原因如下：

1. 模型深度: ResNet相对于VGG具有更深的网络结构。深层网络可以提取更丰富和复杂的特征表示。通过引入残差连接，ResNet能够有效地解决梯度消失和梯度爆炸的问题，使得更深的网络能够训练并保持较好的性能。

2. 参数效率: ResNet使用了残差块的结构，这种结构允许网络跳过一些层，只需要学习残差部分，而不是学习整个变换。这样可以减少了需要训练的参数数量，提高了参数的效率。

3. 性能表现: 大量的研究表明，在许多计算机视觉任务中，ResNet相对于VGG具有更好的性能。ResNet在ILSVRC 2015图像分类挑战赛中取得了第一名，证明了其在图像分类任务上的优越性能。

尽管ResNet在特征提取方面通常更好，但在某些特定任务或数据集上，VGG可能也能表现出色。因此，在选择模型时，最好根据具体任务和数据集的特点进行评估和选择。

比较resnet50和vgg的不同，给出resnet50更好的原因

ResNet50和VGG是两种常见的卷积神经网络模型，它们的主要不同点在于残差结构。ResNet50引入了残差结构，可以减轻深度神经网络中的梯度消失问题，从而更好地学习到深度特征，并提高了网络的准确率。相比之下，VGG在深度上更加简单，但模型参数较多，计算复杂度较高。

ResNet50在图像分类等任务上比VGG更加优秀的主要原因在于：

1. 残差结构：使用残差结构可以更好地学习深度特征，并提高网络的准确率。

2. 更少的参数：相对于VGG，ResNet50有更少的参数，因此存储空间更小，模型更容易训练和调整。

3. 更深的网络：ResNet50比VGG更深，可以更好地学习到更复杂的图像特征。

4. 更快的收敛速度：相对于VGG，ResNet50的训练速度更快，收敛速度更快。

综上所述，这些因素使得ResNet50比VGG更优秀并且更受欢迎。