[論文筆記] 用於在線視頻理解的高效卷積網絡

視頻理解算法有不少的應用場景，包括視頻推薦、監控分析、人機交互等等。在這些真實的應用場景中，一般對算法的實時性有很高的要求。現有的行爲識別方法還未能在分類的準確性和運行速度都達到比較好的效果（雙流類的方法效果較好，但光流等步驟使得速度很受限；3D 網絡類的方法目前的精度和速度也都還不夠理想）。因此在保證分類效果的前提下，提升網絡的運行速度是當前一個很重要的研究課題。web 針對這個問題，這篇論文筆

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