Vi presenterar SlowFast-nätverk för videoigenkänning. Vår modell innefattar (i) en långsam väg, som arbetar med låg bildhastighet, för att fånga rumslig semantik, och (ii) en snabb väg, som arbetar med hög bildhastighet, för att fånga rörelse vid fin tidsupplösning. Den snabba vägen kan göras mycket lätt genom att minska sin kanalkapacitet, men kan lära sig användbar tidsinformation för videoigenkänning. Våra modeller uppnår en stark prestanda för både åtgärdsklassificering och detektion i video, och stora förbättringar är pin-pekade som bidrag genom vårt SlowFast-koncept. Vi rapporterar toppmodern noggrannhet om viktiga riktmärken för videoigenkänning, Kinetics, Charades och AVA. Koden har gjorts tillgänglig på https://github.com/ facebookresearch/SlowFast.
Slowfast REF involverade en långsam väg för att fånga rumslig semantik och en snabb väg för att fånga rörelse vid fin tidsupplösning.
SlowFast Networks for Video Recognition
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}