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SlowFast 网络详解
资料介绍
SlowFast 是Facebook AI Research（FAIR）在 2018 年提出的用于视频理解的经典卷积神经网络架构，核心思想是通过双路径不同帧率的卷积通路，同时建模视频中的静态空间语义信息与动态时序变化信息，在动作识别、视频检测等任务上取得了当时领先的性能，目前已经成为视频理解领域的基础 backbone 网络之一。
核心设计思路
视频数据相比图像多了一个时间维度，传统处理视频的方案主要分为两类：
1. 2D CNN 单帧特征提取：只对单帧图像提取空间特征，忽略了时序上的运动信息，对动作类任务表现不佳。
2. 3D CNN 时空联合提取：同时在空间和时间维度做卷积，能够捕捉时序运动信息，但计算量和参数量极大，训练和部署成本很高。
SlowFast 思路的创新点在于，它观察到视频中不同信息的时间变化速率并不一致：
· 空间语义信息（比如识别这是人、这是杯子，判断主体类别）变化缓慢，不需要高帧率采样就可以提取准确特征。
· 动作运动信息（比如挥手、跑步、跳跃的动作变化）变化很快，需要高帧率采样才能捕捉到精细的时序变化。
基于这一观察，SlowFast 设计了两条并行通路：
· Slow 通路：低帧率采样，通道数更多，负责提取高维空间语义特征。
· Fast 通路：高帧率采样，通道数更少，负责捕捉快速的时序运动变化。
最后通过横向连接将 Fast 通路的特征融合到 Slow 通路，结合两条通路的优势，既保证了特征提取的准确性，又控制了整体的计算量，相比同等性能的 3D CNN，计算量降低了很多。
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