在基本不增加计算量的前提下,PP-TSM使用Kinetics-400数据集训练的精度可以提升到76.16%,超过同等Backbone下的3D模型SlowFast,且推理速度提升了4.5倍,具有显著的性能优势。 注:模型精度以实际测试为准,所有模型采用同一份数据进行训练测试。 源码链接: github.com/PaddlePaddle 那PP-TSM到底采用了哪些优化策略呢?下面咱们...
依托丰富的视觉领域模型优化经验,飞桨视频理解团队基于TSM模型打造了一个非常适用于产业实践的高效行为识别模型PP-TSM,并在相关应用场景取得显著收益。在基本不增加计算量的前提下,PP-TSM使用Kinetics-400数据集训练的精度可以提升到76.16%,超过...
3. 使用2D网络提取时序信息,如经典的TSN和TSM模型。相较于TSN模型,TSM模型使用时序位移模块对时序信息建模,在不增加计算量的前提下提升网络的精度,非常适合工业落地。 PP-TSM模型在基本不增加计算量的前提下,使用Kinetics-400数据集训练的精度可以提升到76.16%,超过同等Backbone下3D模型SlowFast,且推理速度快4.5倍,具有...
使用2D网络提取时序信息,如经典的TSN和TSM模型。相较于TSN模型,TSM模型使用时序位移模块对时序信息建模,在不增加计算量的前提下提升网络的精度,非常适合工业落地。 PP-TSM模型在基本不增加计算量的前提下,使用Kinetics-400数据集训练的精度可以提升到76.16%,超过同等Backbone下3D模型SlowFast,且推理速度快4.5倍,具有显著...