故作者认为,设计TSM模块时候,尽可能多使用位移操作(几乎0计算量),把权值叠加操作放到2D CNN本身的卷积里去做,这样就可在不加任何参数计算量基础上,实现更多功能。 TSM模块 那么问题来了,怎么在时空建模的视频理解任务里,用好这个位移操作呢? 图2. Temporal shift module 上图中最左边的二维矩阵是Ti时刻 tensor中...
该文提出了一种通用、高效的时移模块(TSM)。具体来说,它可以达到3DCNN的性能,但又保持了2DCNN的复杂性。TSM沿着时间维度移动部分通道;从而促进了相邻帧之间的信息交换。它可以插入到二维cnn中,以实现零计算和零参数的时间建模。 2. 介绍 硬件高效的视频理解是迈向现实世界部署的重要一步,无论是在云上还是在边缘...
2)3D CNN本身就可以做到时序建模,往往人们还加上一些模块来优化建模能力,如non-local模块。 3)在模型设计时增加时序推理,如Temporal Relation Network(TRN)中对片段之间关系的推理。4)基于图的方法(space-time region graphs)。然而,这里的计算开销和建模能力依然存在着矛盾。 Trade-offs 对于如何平衡效果和开销,...
在本文中,我们提出了一个高效的模块,使任何二维CNN都能高效地进行视频识别的时空特征学习,从而使视频理解也能受益于之前对高效二维CNN的研究。 3. Approach 在本节中,我们将首先描述用于时间建模的时间转移模块(TSM),然后展示如何使用它来构建TSM视频模型,以便高效地长期理解时间视频。 3.1. Intuition 对于视频理解框...
1.时间偏移模块(TSM) 视频流的爆炸性增长为以高精度和低成本执行视频理解任务带来了挑战。传统的2D CNN计算成本低,但无法捕捉视频特有的时间信息;3D CNN可以得到良好的性能,但计算量庞大,部署成本高。作者提出了一种通用且有效的时间偏移模块(TSM),它通过沿时间维度移动部分通道来促进相邻帧间的信息交换,同时它可以...
通过上图就很容易理解模型在对视频分类的原理了。首先通过对每一帧进行上述的shift操作,在进行卷积块操作即可(后面代码会清晰梳理原理),这里需要注意的是最终输出我们采用的是全局平均池化,得到特征在经过fc(fully connected)层输出模型类别的概率矩阵。 二、代码理解 ...
在视频处理与理解领域,随着深度学习技术的飞速发展,各种高效的模型不断涌现,其中TSN(Temporal Segment Networks)、TRN(Temporal Relational Reasoning)、TSM(Temporal Shift Module)、SlowFast Networks以及Non-local Networks等模型以其独特的优势在视频动作识别、行为分析等方面取得了显著成果。本文将从技术原理、实际应用及...
理解并掌握视频分类模型TSM的设计原理及构建流程; 熟悉如何基于飞桨开源框架构建TSM模型,并进行模型训练、评估及推理等流程。 1.3 实验内容 随着互联网上视频的规模日益庞大,人们急切需要研究视频相关算法帮助人们更加容易地找到感兴趣内容的视频。而视频分类算法能够实现自动分析视频所包含的语义信息、理解其内容,对视频进行...
TSM:高效视频理解的时移模块[网站] [arXiv] [演示] @inproceedings {lin2019tsm,标题= {TSM:高效视频理解的时移模块},作者= {Lin,Ji和Gan,Chuang和Han,因此,TSM:高效视频理解的时移模块[网站] [arXiv] [演示] @inproceedings {lin2019tsm,标题= {TSM:高效视频理解的时移模块},作者= {Lin,Ji和Gan,Chuang...
建模能力,作者在原有的卷积上添加了个残差分支,将TSM放残差模块中。如下图b,(a是原本设想的方法) 作者在Kinetics数据集上比较了所有部分位移和a,b两种方法,实验证明b的效果比较好(看上...做baseline,少则在kinects上Acc1增加了3.5%,多则在something-somethingv2上增加了31.3%。 最后,在和目前先进的模型进行比...