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论文下载 摘要 研究了卷积神经网络（CNN）的泛化行为与图像数据频谱的关系。 CNN捕捉图像高频分量（这些高频成分几乎是人类无法察觉的）。 先根据观察结果引出了与CNN的泛化行为相关的多个假设， 包括1 对抗性例子的可能解释， 2 CNN在稳健性和准确性之间的权衡的讨论， 3 理解训练启发式的一些证据。 多个假设 在原始标签情况下，模型首先提取LFC，然后逐步提取HFC，以获得更高的训练精度。 在标签洗牌的情况下，由于标签和LFC之间的关联被洗牌消除，当LFC和HFC被同等对待时，模型必

提出了用于视频识别的慢速网络。 SlowFast创建思路 1 Image中可以同等对待， 但是 video signals中与同等对待不合理。 2看到的东西有 slow的部分 和fast的部分 SlowFast核心 核心是对同一个视频片段应用两个平行的卷积神经网络（CNN） —— 一个慢（Slow）通道，一个快（Fast）通道。 （i）一个慢速路径，以低帧速率操作，以捕捉空间语义；慢速高分辨率CNN（Slow通道），来分析视频中的静态内容 （ii）一个快速路径，以高帧速率操...

CVPR是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的缩写，IEEE国际计算机视觉与模式识别会议。该会议是由IEEE举办的计算机视觉和模式识别领域的顶级会议。 思路 DFF：有检测的速度 FGFA：有检测的精度 THP结合平衡两者的优势，既要保证速度还要有足够的精度。 知识 关键帧利用光流场（Flow Field ）生成非关键帧的条件： 方法 c1特征的稀疏递归聚合——关键帧之间 两帧之间做aggrega...