paper1 [논문리뷰] TSM: Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding Abstract Video understanding task에서 높은 정확도와 낮은 계산량은 도전과제로 키워지고있다. 2D CNN은 계산량이 적지만 temporal information을 활용하지 못한다는 단점이 있고, 3D CNN은 계산량이 많다는 단점이 있다. 이 논문에서 우리는 높은 효율성과 성능을 낼 수 있는 Temporal Shift Module을 제안한다. 이 모델은 2D CNN에 삽입되어 계산량과 파라미터 없이 temporal modeling이 가능하게 하여 2D 모델의 계산량과 3D 모델의 성능을 낼 수 있게 한다. Introduction 본 논문의 기여는 다음 네 가지로 요약된다. 1. 추가적인 계산량없이 시공간적 모델링이 가능하게 하는 temporal-shift라는 새로운 관점을 제시한.. 2023. 1. 22. 이전 1 다음
