我们提出了一个适应在线分类问题的新颖、统一和基于理论的自适应框架，该框架旨在通过建立强大的数学基础来处理序列数据的分类，并在早期阶段返回结果，同时不影响准确性。

Jun, 2024

本文基于 YouTube-8M 大规模数据集，提出了三种视频分类模型，分别基于帧池化和 LSTM 网络，第三个模型使用 Experts 混合中间层以增加模型容量，并进行了一系列处理不平衡训练数据的实验。

Jun, 2017

本论文提出和评估了几个深度神经网络架构，用于对比以往更长时间段内视频图像信息的组合。通过一些新的方法，包括卷积时间特征池化和循环神经网络结构，该论文指出最佳神经网络在 Sports 1 million 数据集（73.1％对 60.9％）和 UCF-101 数据集中（88.6％对 88.0％）及无附加光流信息（82.6％对 72.8％）上明显性能提高。

Mar, 2015

我们提出了三个模型家族的集成模型来解决 “Google Cloud 和 YouTube-8M 视频理解挑战”，训练使用增强数据集并配合交叉验证，最终排名第 5。

Jun, 2017

本文介绍了一类因果视频理解模型，旨在通过最大化吞吐量、最小化延迟和减少时钟周期的数量来提高视频处理的效率，利用操作流水线和多速率时钟的优势，每个时间步对每个帧执行最少量的计算 (例如仅四个卷积层)，以产生输出，通过将这些操作以流水线的方式进行深度并行计算，应用于现有图像架构并分析在两个视频任务上的行为：动作识别和人体关键点定位。结果表明，在几乎不损失性能的情况下，可以实现显著的并行性和速度提升。

Jun, 2018

本文提出了一种新框架来解决 Class-Incremental 视频分类（CIVC）任务，它可以不断更新新类别，同时保持旧视频的知识，并利用视频的一些特性来更好地减轻遗忘的挑战。 在 Something-Something V2 和 Kinetics 数据集上进行评估，结果显示本文的方法显着优于之前的最先进的类别增量学习方法。

Jun, 2021

该文研究使用模型蒸馏技术将低成本的语义分割模型专门应用于目标视频流，使模型接近高成本模型的准确性，并在推断运行时具有更低的成本以及更好的稳定性。

Dec, 2018

通过在线学习框架，本研究评估了当前视频异常检测算法在现实环境中的适应性，特别是基于姿势分析的算法，在效率和隐私方面具备优势。研究发现，在最具挑战性的情况下，我们的在线学习方法使模型在特定目标领域中保持了 89.39% 的原始有效性。

Apr, 2024

本文提出了一种基于长期信息的网络架构，能够同时加快视频处理速度和提高动作分类和视频字幕质量，其采样策略利用邻近帧的冗余性能够高效地处理每秒多达 230 个视频，具有与现有方法相当的性能且快速度可达现有方法的 10 到 80 倍。

Apr, 2018

通过检查视频的后压缩比特流进行分类，我们提出了一种新颖的方法，消除了对比特流解码的需求，并在性能上超越了传统的动态时间规整算法。

Mar, 2024