slowfast network

最新推荐文章于 2024-10-18 10:54:34 发布

盐巴饭团193

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文章标签：人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhu_ba/article/details/136720072

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本文介绍了FacebookAI提出的SlowFast网络，一种用于视频理解任务的双通道深度学习架构，通过慢速和快速路径捕获静态与动态信息，提升了视频分类和动作识别的性能。与传统双流网络相比，它具有更复杂架构和更高的效率。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

SlowFast Networks for Video Recognition_slowfast networks for video recognition 复现过程-优快云博客https://blog.youkuaiyun.com/karen17/article/details/95936983?ops_request_misc=

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深度学习论文: SlowFast Networks for Video Recognition及其PyTorch实现

mingo_敏

04-25

929

SlowFast网络是专为视频识别设计的，包含两大路径：慢速路径以较低的帧速率运行，主要用于捕获空间语义；而快速路径则以较高的帧速率运行，专门捕捉精细时间分辨率的运动信息。值得一提的是，快速路径通过精简通道容量，实现轻量级设计，并有效学习对视频识别至关重要的时间信息。这种设计使得提出的模型在视频行为分类和检测方面均表现出色。

计算机视觉｜解锁视频理解三剑客——SlowFast

最新发布

紫雾凌寒

02-27

1829

SlowFast 模型作为视频理解领域的杰出代表，以其独特的双路径架构和高效的时空信息处理能力，为众多应用场景带来了革新性的解决方案。它在安防监控中，如同敏锐的守护者，实时监测异常行为，为公共安全保驾护航；在智能驾驶领域，是可靠的辅助者，助力车辆准确识别交通标志和行人动作，保障出行安全；在视频内容分析方面，又像是精准的分类器和审核员，实现视频的智能分类和内容审核。

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（ICCV-2019）用于视频识别的 SlowFast 网络

顾道长生的科研笔记

04-09

4936

用于视频识别的 SlowFast 网络 paper题目：SlowFast Networks for Video Recognition paper是FAIR发表在ICCV 2019的工作论文地址：链接 Abstract 本文提出了用于视频识别的 SlowFast 网络。模型涉及（i）以低帧速率运行的慢速路径以捕获空间语义，以及（ii）以高帧速率运行的快速路径以捕获精细时间分辨率的运动。 Fast 路径可以通过减少其通道容量而变得非常轻量级，但可以学习用于视频识别的有用时间信息。本文的模型在视频

论文笔记：SlowFast Networks

Pumb4a的博客

02-25

979

粗读概念 1.论文提出了什么？论文提出了一种视频分类的新方法，新方法有两条pathway. 第一条是Slow pathway，主要作用在低帧率的模式下，捕获spatial semantics；另外一条是Fast pathway，主要作用在高帧率的模式下，依靠时间维度上的高分辨率捕获视频的动作信息。这种方法的intuition是现实生活中大多数动作都是比较慢的，例如人，从整体看他可能在空间上没有...

SlowFast Networks for Video Recognition

afadgas的博客

10-28

784

SlowFast Networks for Video Recognition

【有啥问啥】SlowFast网络：计算机视觉中的视频理解新范式

Chauvin的博客

10-18

2562

SlowFast网络是一种创新的双模态卷积神经网络（CNN），它利用两个并行的CNN流——慢速流（Slow）和快速流（Fast）——来分别处理视频中的静态和动态信息。慢速流专注于捕捉全局空间信息，如场景布局和物体结构；而快速流则专注于捕捉短期运动信息，如物体的运动轨迹和速度变化。

slowfast-network 何凯明源码

03-06

《SlowFast Network：何凯明源码解析》在计算机视觉领域，视频理解与分析是一项重要且复杂的任务，其中视频动作识别是核心问题之一。近年来，由何凯明（Kaiming He）等人提出的一种新颖的网络架构——SlowFast ...

【SlowFast复现】SlowFast Networks for Video Recognition复现代码使用自己的视频进行demo检测

sinat_28371057的博客

08-05

1244

目录一，准备 1.1代码 1.2 环境准备 1.3 搭建镜像 1.4 配置slowfast环境 1.5 ava.json 1.6 SLOWFAST_32x2_R101_50_50.yaml 1.7 SLOWFAST_32x2_R101_50_50 .pkl 二，代码运行三错误解决复现过程视频：B站复现视频复现结果一，准备 1.1代码 SlowFast官网地址代码下载： git clone https://github.com/facebo

slowfast源码详解

qq_52053775的博客

10-15

2993

首先取出video_idx, sec_idx, sec, center_idx,center_idx，center_idx指的是该秒对应的图片帧的索引，以第一个视频第1秒为例，前面的video_idx, sec_idx均为0，sec应为902,对应标签文件中开始的视频时间（902秒),center_idx应为30,因为视频在准备数据的时候做了切分，截取了第15分钟到第25分钟的视频,同时每一秒包含30帧图像。此外，为了进行特征融合，在h,w维度k均为7，stride保持一致。并对小数进行双线性插值。

SlowFast Networks for Video Recognition 用于视频识别的慢速网络（未完）

learning5201的博客

10-26

2263

Abstract 我们提出了用于视频识别的 SlowFast 网络。我们的模型涉及 (i) 以低帧速率运行的慢速路径，以捕获空间语义，以及 (ii) 以高帧速率运行以捕获精细时间分辨率的运动的快速路径。 Fast 路径可以通过减少其通道容量而变得非常轻量级，但可以学习用于视频识别的有用时间信息。 - 概念。我们在主要视频识别基准、Kinetics、Charades 和 AVA 上报告了最先进的准确性。 1.Introduction 在识别图像I(x,y)的过程中，通常会对两个空间维度x和y进行对称性处理。这

SlowFast Networks for Video Recognition中文翻译.pdf

09-13

用知云文献翻译软件+自己的一些理解翻译的何神的这篇SlowFast Networks for Video Recognition论文

【视频行为识别8】SlowFast Networks for Video Recognition快慢双通道网络(CVPR2019)

chen1234520nnn的博客

03-14

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Slow：其中一个路径旨在捕获由图像或稀疏帧提供的语义信息，它以低帧率运行，刷新速度慢。 Fast：另一个路径用于捕获快速变化的动作，它的刷新速度快、时间分辨率高。占总计算开销的20%左右。第二个路径通道较少。二者通过横向连接（lateral connection）进行融合。图1 SlowFast 网络包括低帧率、低时间分辨率的 Slow 路径和高帧率、高时间分辨率（Slow 路径时...

SlowFast Networks for Video Recognition，凯明老师的Slow Fast学习笔记

胡图图的博客

12-25

959

摘要我们提出了用于视频识别的Slow Fast 网络。我们的模型引入了一个低帧速率运行的慢速路径（Slow pathway），和一个以高帧速率运行的快速网络，以良好的时间分辨率捕获运动。Fast pathway可以通过减少它的通道容量使其变得非常轻便（lightweight：？？？），但是同样可以为视频识别学习到有效的时间信息。我们的模型在视频动作分类和检测方面都取得了出色的表现，并且这个巨大的改善被认为是我们的Slow Fast概念带来的。我们报告了主要视频识别基准，动力学，Charades和AVA的最

【论文笔记】SlowFast Networks for Video Recognition

CSPhD-winston的博客

02-21

4464

图1， 3. SlowFast 网络 SlowFast网络可以被描述为以两种不同帧率运行的单一流结构，SlowFast使用通道的概念与生物上的P细胞和M细胞做类比。SlowFast的通用架构有一个Slow路径（Slow pathway）(第3.1节)和一个Fast 路径（Fast pathway）(第3.2节)，Fast 路径通过与Slow 速网络的横向连接进行融合(第3.3节)。图1说明了SlowFast的概念。 3.1 Slow路径 Slow路径可以是任何卷积模型，其工作在视频片段作为一个时空体积。S.

论文解读：SlowFast Networks for Video Recognition

flyingluohaipeng的博客

08-31

1371

本文提出了用于视频识别的 SlowFast 网络。该模型包含：1）一个以低帧率运行、用来捕捉空间语义的 Slow 路径；2）一个以高帧率运行、以较好的时间分辨率来捕捉运动的 Fast 路径。我们可以减少 Fast 路径的通道容量，使其变得非常轻，但依然可以学习有用的时间信息用于视频识别。我们的模型在视频动作分类及检测方面性能强大，而且我们的 SlowFast 概念实现的巨大改进是对这一领域的重要贡献。...

融合快慢路径：SlowFast Networks引领视频行为识别新纪元

weixin_41544125的博客

02-26

1406

SlowFast Networks，由Facebook AI研究院（FAIR）提出的一个通用行为识别框架，凭借其独特的设计理念和出色的性能表现，引起了广泛的关注。其中，低频特征主要反映了视频中的慢速变化信息，如物体的位置、姿态等，而高频特征则主要反映了视频中的快速变化信息，如物体的运动轨迹、局部细节等。而Fast路径以较高的帧率处理视频，负责提取高频特征。通过合理的网络设计和参数优化，SlowFast Networks在保持高性能的同时，也实现了较低的模型复杂度，使得其在实际应用中更加易于部署和扩展。

SlowFastNet(SlowFast) finetune(微调)

weixin_42388228的博客

01-22

2816

import sys sys.path.append('.../SlowFast-master/slowfast/config/') sys.path.append('.../SlowFast-master/slowfast/models/') sys.path.append('.../SlowFast-master/slowfast/utils/') import slowfast.models...

slowfast网络模型

12-31

### SlowFast Network Model Implementation and Application in Computer Vision The SlowFast network is a significant architecture designed specifically to handle video understanding tasks, particularly excelling at action recognition within videos. This dual-pathway design allows the model to capture both spatial semantics through high-resolution frames (the Fast pathway) while also capturing temporal dynamics over longer durations but lower resolutions (the Slow pathway)[^1]. #### Key Components of SlowFast Networks - **Two Pathways**: The core innovation lies in splitting processing into two pathways – one operating on higher frame rates with reduced resolution (Fast), another working slower yet maintaining full image quality (Slow). By doing so, this structure can effectively balance computational cost against performance gains. - **Temporal Modeling**: Through different sampling strategies applied across these paths, effective modeling of short-term motion patterns alongside long-range dependencies becomes possible without excessive resource consumption. - **Fusion Mechanism**: Information from each branch gets combined strategically during inference stages ensuring richer feature representations that contribute positively towards final predictions. For those interested in exploring implementations or applications related to SlowFast networks: ```python import torch from slowfast.models import build_model cfg_file = "path/to/config.yaml" model = build_model(cfg=cfg_file) # Example input tensor shape [batch_size, channel, clip_length, height, width] input_tensor = torch.randn((8, 3, 32, 224, 224)) output = model(input_tensor) print(output.shape) ``` This code snippet demonstrates how to initialize and run an instance of the SlowFast model using PyTorch based framework as provided by Facebook AI Research team[^1]. Users should replace `"path/to/config.yaml"` with their actual configuration file path which specifies detailed settings like pretrained weights location etc.