视频动作识别方法的准确率与性能比较
计算机视觉与模式识别
2021-01-05 v1 机器学习
性能
摘要
过去几年中，视频动作识别系统与模型引起了极大关注。然而，由于训练环境、硬件规格、超参数、流水线及推理方法的不同，准确率与计算性能结果的直接比较仍不明朗。本文通过确保这些训练特征的一致性，对十四个现成与最先进（state-of-the-art）模型进行直接比较，以便为读者提供跨不同类型视频动作识别算法的有意义对比。模型的准确率使用标准 Top-1 与 Top-5 准确率指标以及一种新提出的准确率指标进行评估。此外，我们比较了在最先进的高性能计算（HPC）系统上从两块到六十四块 GPU 的分布式训练的计算性能。
引用
@article{arxiv.2008.09037,
title = {Accuracy and Performance Comparison of Video Action Recognition Approaches},
author = {Matthew Hutchinson and Siddharth Samsi and William Arcand and David Bestor and Bill Bergeron and Chansup Byun and Micheal Houle and Matthew Hubbell and Micheal Jones and Jeremy Kepner and Andrew Kirby and Peter Michaleas and Lauren Milechin and Julie Mullen and Andrew Prout and Antonio Rosa and Albert Reuther and Charles Yee and Vijay Gadepally},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.09037},
year = {2021}
}
备注
Accepted for publication at IEEE HPEC 2020