论文阅读：Learnable pooling with Context Gating for video classification

这篇论文是2016年Google Cloud & YouTube-8M Video Understanding Challenge比赛中冠军得主的论文。
文章的两点贡献：

1. 融合了VLAD, bag-of-visual-words和Fisher Vector三种编码方式，并且每个都做了一定程度的调整。其中，VLAD改为NetRVLAD, bag-of-visual-words改为Soft-DBoW, Fisher Vector改为NetFV。
2. 提出了一个新的非线性的单元 Context Gating (CG)。CG可以捕获特征之间或者标签之间的依赖性。具体的还要再看一下再补充。

论文框架：

实验结果：

代码： https://github.com/antoine77340/Youtube-8M-WILLOW
工具：https://github.com/antoine77340/LOUPE.