基于PaddlePaddle的视频联合时空建模方法在国际赛事夺冠( 五 )_百度视觉技术部分离PaddlePaddle团队近

时域Xception块结构如下：模型锻炼：数据准备终了后，经过以下方式启动锻炼（办法 1)，同时我们也提供快速启动脚本 (办法 2)数据预处置阐明：模型读取Kinetics-400数据集中的mp4数据，每条数据抽取seg_num段，每段抽取seg_len帧图像，对每帧图像做随机增强后，缩放至target_size。

? 权重衰减系数为1e-4? 学习率在锻炼的总epoch数的1/3和2/3时分别做0.1的衰减模型评价：经过以下方式（办法 1）中止模型评价，同样我们也提供了快速启动的脚本（办法 2）:? 若未指定--weights参数，脚本会下载已发布模型中止评价。

模型推断：可经过如下命令中止模型推断：? 若未指定--weights参数，脚本会下载已发布模型中止推断。

模型精度：当模型取如下参数时，在 Kinetics400数据集上的指标为：