提交 464bdc82 编写于 作者: S SunGaofeng

add tsm and nonlocal desc in readme

上级 29f0b83a
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### 主要特点
- 包含视频分类方向的多个主流领先模型,其中Attention LSTM,Attention Cluster和NeXtVLAD是比较流行的特征序列模型,Non-local, TSN, TSM和StNet是End-to-End的视频分类模型。Attention LSTM模型速度快精度高,NeXtVLAD是2nd-Youtube-8M比赛中最好的单模型, TSN是基于2D-CNN的经典解决方案。Attention Cluster和StNet是百度自研模型,分别发表于CVPR2018和AAAI2019,是Kinetics600比赛第一名中使用到的模型。
- 包含视频分类方向的多个主流领先模型,其中Attention LSTM,Attention Cluster和NeXtVLAD是比较流行的特征序列模型,Non-local, TSN, TSM和StNet是End-to-End的视频分类模型。Attention LSTM模型速度快精度高,NeXtVLAD是2nd-Youtube-8M比赛中最好的单模型, TSN是基于2D-CNN的经典解决方案,TSM是基于时序移位的简单高效视频时空建模方法,Non-local模型提出了视频非局部关联建模方法。Attention Cluster和StNet是百度自研模型,分别发表于CVPR2018和AAAI2019,是Kinetics600比赛第一名中使用到的模型。
- 提供了适合视频分类任务的通用骨架代码,用户可一键式高效配置模型完成训练和评测。
......
......@@ -47,7 +47,7 @@ def parse_args():
'--batch_size',
type=int,
default=None,
help='traing batch size per GPU. None to use config file setting.')
help='test batch size. None to use config file setting.')
parser.add_argument(
'--use_gpu', type=bool, default=True, help='default use gpu.')
parser.add_argument(
......
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