总结
3D conv在之前并没有广为盛行于视频处理领域。作者认为，相比会丢失时间信息的2D conv，3D conv非常适合时空特征学习（即针对视频），下图是2D conv和3D conv的区别。
作者使用基于3x3x3的3D conv的带有全连接层的深度卷积神经网络对视频进行特征提取，同时验证了3x3x3的3D conv性能相对其他大小的3D conv更优秀。
并且，训练好的C3D可以作为优秀的特征提取器，能够提取输入视频的特征，用作在其他任务上。
作者认为，一个优秀的视频描述符应该有四个指标：
- 通用性（generic）
- 紧凑型（compact）
- 高效率（efficient）
- 易实施（simple）
作者认为本文C3D网络提取的特征能够达到以上四个指标，拥有良好的性能。
Methods
由于没有3D conv方面的先验知识，作者借用了3x3 conv在2D conv上的成功的先验知识，首先就选择3x3x3卷积进行实验。
NOTE THAT：视频用c*l*h*w表示，c为通道，l为帧长度（时序），hw为帧尺寸大小；3D conv’s kernel 用d*k*k表示，d为kernel时间长度（时序），k为尺寸大小。
网络结构：
- input：paper中说使用3x16x128x171的不重叠帧作为输入，即16张尺寸为171x128的3维RGB图像作为输入。然后将尺寸随机裁剪为112x112。
- structure：五个卷积层+五个最大池化层（2x2x2，第一层除外），均为3D，且有padding。加两个全连接层和一个用作分类的softmax层。第一层池化为1x2x2，即时序上并没有进行池化，目的是为了不过早地合并时间信号。全连接层输出4096个神经元。训练是在数据集Sports-1M上进行。
作者在数据集UCF101上实验，对比不同d的3D 卷积性能，显示d=3时性能最高。
特征提取器：
将视频分为16帧（实际上正常视频一秒就经常25或者30帧了，所以完整的视频特征提取，应该是N多个16帧的片段），两个连续片段中有8帧的重叠，然后进入C3D网络，最后从FC6中得到输出并且进行平均，形成1x4096的视频描述符（其实就是特征向量），然后对其进行L2归一化。
作者代码（caffe）：https://github.com/facebookarchive/C3D
pytorch版本代码：https://github.com/DavideA/c3d-pytorch