本文提出了一个新的框架，利用视频中的时空局部性来加速实时视觉任务中带有跳跃连接的任何结构，通过基于失真的门控机制动态删除残差块来在当前帧的区域上执行骨干网络的部分计算。

Jun, 2022

本文提出了一种端到端可训练的深度学习模型，利用时间信息来利用易于获取的未标记数据，从而解决了视频分割中标签稀缺的问题。实验结果表明，该模型能够显著优于基线方法和逐帧图像分割。

Aug, 2019

本文提出了一种新的视觉结构，称为 Temporal Difference Network (TDN)，其核心是通过一个高效的 Temporal Difference Module (TDM) 来捕获多尺度信息，以提高动作识别的效率。在 Something-Something V1＆V2 数据集上，TDN 呈现了一个新的最高水平，并且与 Kinetics-400 数据集上的最佳性能持平，同时我们还对 TDN 进行了深入的消融研究和可视化结果的绘制，为时序差分建模提供了全面的分析。

Dec, 2020

该论文提出了一种称之为 “时间段网络” 的视频级框架，可以学习视频中的动作模型，并在四个具有挑战性的动作识别基准测试中实现了最新的性能。

May, 2017

本文提出了一种新的视频动作识别框架 - TSN，并探究了在时间段网络的帮助下学习 ConvNet 模型的一系列良好实践策略。实验结果表明，本方法在 HMDB51（69.4%）和 UCF101（94.2%）数据集上取得了最先进的性能。我们还可视化了学习到的 ConvNet 模型，定性展示了时间段网络和所提出良好实践的有效性。

Aug, 2016

本文提出了基于图神经网络（GNN）的视频目标实例分割方法，使用图中的节点表示实例特征来进行检测和分割，而使用表示实例关系的图中的边来进行跟踪，有效地传播和共享帧内外信息，同时优化检测、分割和跟踪三个问题，取得了优于现有方法的表现。

Mar, 2022

提出了一种统一的时间卷积网络方法，可以逐层捕捉低、中、高层次时间尺度上的关系，在三个公共操作分割数据集上以视频或传感器数据实现了优越或竞争性能，并且可以在较短时间内训练完成。

Aug, 2016

本文提出了一个基于深度学习的医学视频分割框架，通过时间特征融合和 Swin Transformer 编码强大的全局空时特征以及使用 UNet 编码解码结构，实现了在 VFSS2022 数据集上分割性能显著优于其他方法的效果。

Feb, 2023

本文提出了一种包括时空特征的方法来解决语义视频分割问题，使用卷积神经网络和长短时记忆结构相结合的深度学习模型取得了 Camvid 和 NYUDv2 数据集的最先进语义分割性能。

Aug, 2016

本文提出了一种名为 DFANet 的极其高效的卷积神经网络架构，用于在资源有限的情况下进行语义分割。通过子网络和子阶段级联聚合区分特征，通过多尺度特征传播，DFANet 大大减少了参数数量，并提高了模型学习能力，在速度和分割性能之间取得平衡。在 Cityscapes 和 CamVid 数据集上的实验证明了 DFANet 具有比现有最先进的实时语义分割方法快 2 倍，FLOPs 少 8 倍的卓越性能，同时提供可比较的准确性。具体而言，它在 Cityscapes 测试数据集上实现了 70.3％的 IOU 平均值，仅使用 1.7 GFLOPs，并在一张 NVIDIA Titan X 卡上以 160 FPS 的速度进行推断，在更高分辨率图像上推断时，实现了 71.3％的 IOU 平均值和 3.4 GFLOPs。

Apr, 2019