拥有什么，决定了你只能迷恋什么 — David 9
很大程度上，目前的芯片工艺和技术，决定了人类只能迷恋神经网络这样的方案（高于传统机器学习一个计算级别）。就像进入铁器时代，人们才能方便地砍伐森林、挖掘矿山、开垦土地（如果在青铜时代就别想了）。
在铁器时代，对铁器的改进很受欢迎；正如今年CVPR上大神Kaiming He和Xiaolong Wang 的文章试图改进神经网络工具去“开垦”视频分析 这片土地。
我们知道视频和图片的区别无非是多了时间的维度（time，视频的帧）。最直觉的做法是先用cnn，再用擅长时间序列的rnn；或者，直接用3D卷积去做。而实际情况是直接用3D卷积效果不是最好，于是有人用两个cnn去做（一个cnn分析时间，一个cnn分析空间），或者另外用一个分析轨迹（trajectories）的模块去加强时空感。
而非局部(non-local) 模块把非局部感受野的信息提取操作做成一个神经网络模块，方便了端到端的视频分析：
这个模块输入x可以理解为32帧的视频（32张图片帧数 T=32，长宽为H×W），输出z也是H×W大小的特征图。有没有注意到最左端的箭头是一个跳层连接？没错，non-local模块就是把视频额外的时空信息提取作为一个残差操作，这样整个模块可以任意插入到一个残差网络resnet中： 继续阅读CVPR2018精选#2: 视频分析的非局部(non-local) 神经网络模块，CMU与Facebook AI研究室视频分类识别新贡献