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基本介绍 论文：https://arxiv.org/abs/2103.07372 github:https://github.com/V-Sense/ACTION-Net Action-Net是一个基于2D CNN的即插即用的运动模块，整个模型是在TSM基础上进行改进的，在原来的基础上引入了三个激励模块：时空激励（STE）、通道激励（CE）和运动激励（ME）,采用了多路径激励的方法有效地捕获时空特征、通道特征和运动特征. TSM的局限：TSM通过在时间轴上移动一部分通道，将时间信息引入到基于2D CNN的框

论文与源码 论文：https://arxiv.org/pdf/1811.08383.pdf github地址：https://github.com/mit-han-lab/temporal-shift-module 平台：极链AI云 环境： # 创建虚拟环境 conda create -n tsm python=3.8 conda activate tsm # 安装cuda11.1的pytorch1.8和torchvision0.9.0 pip install torch==1.8.0+cu111 .

SlowFast复现目录参考环境准备配置slowfast环境代码修改测试有可能出现的错误 目录 参考 论文 github地址 参考博客： 【SlowFast复现】SlowFast Networks for Video Recognition复现代码 使用自己的视频进行demo检测 一、slowfast 代码复现 环境准备 windows下复现问题较多 租用网站的GPU:极链AI云平台 学生认证可以白嫖100云币券 创建实例 选择1个GPU就够用了 选择镜像 pytorch尽量选择最高版本的，上面两个博客