出品人：Towhee 技术团队
MIT 和 IBM Watson AI Lab 联结提出一种高效的视频了解模型 TSM（Temporal Shift Module），在保留 2D 效率的同时，通过工夫位移模仿 3D 建模进步模型性能。以往的模型了解视频时，须要在传统图片剖析的根底上消耗大量算力补充对于工夫的信息。TSM 的呈现，使得低成本实现高性能视频了解模型成为可能。
TSM：Temporal shifting
2D CNN 和 3D CNN 是视频了解中最罕用的两个办法：应用 2D CNN 模型运算量少，但会丢失局部工夫信息；而应用 3D CNN 尽管成果好，但运算量极大。面对这样的状况，TSM 将工夫位移模块嵌入 2D CNN，从而能够在不增加任何额定的计算量和参数的状况下，轻松的达到与 3D CNN 成果相当的视频理解能力。
参考资料
模型用例：action-classification/tsm
论文: TSM: Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding
更多材料：
视频分类 | 论文 2019 TSM: Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding
TSM：Temporal Shift Module for 视频了解
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