[论文笔记] 用于在线视频理解的高效卷积网络

视频理解算法有不少的应用场景，包括视频推荐、监控分析、人机交互等等。在这些真实的应用场景中，一般对算法的实时性有很高的要求。现有的行为识别方法还未能在分类的准确性和运行速度都达到比较好的效果（双流类的方法效果较好，但光流等步骤使得速度很受限；3D 网络类的方法目前的精度和速度也都还不够理想）。因此在保证分类效果的前提下，提升网络的运行速度是当前一个很重要的研究课题。web 针对这个问题，这篇论文笔

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