SFMVIT: Slowfast Meet VIT in Chaotic World
Author:
Affiliation:
1. National Key Laboratory of General Artificial Intelligence, Peking University, Shenzhen Graduate School
2. School of Intelligent Systems Engineering, Sun Yat-sen University
Publisher
IEEE
Link
http://xplorestaging.ieee.org/ielx8/10645349/10645352/10645440.pdf?arnumber=10645440
Reference23 articles.
1. Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset
2. Efficient Video Action Detection with Token Dropout and Context Refinement
3. Watch Only Once: An End-to-End Video Action Detection Framework
4. X3D: Expanding Architectures for Efficient Video Recognition
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