论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.04730
代码地址：https://github.com/facebookresearch/SlowFast

该篇文章也是Facebook的作品，为什么说也，因为它是slowfast之后出的，而且可以理解为是slowfast思路上的改进版本，代码仓库和slowfast是一个仓库。文章说它的启发来自于之前2D高效网络，将扩展(expand)操作应用到3D卷积网络中。但是由于实验方式，网络结构，对标baseline，还有文章也提到了slowfast中计算量较复杂的slow-path是否是必要的，所以我认为它其实就是slowfast网络思路的改进，虽然它的网络结论不完全来自于slowfast，而且纯实验。

该文章的实验方式也很人工，没有用的nas，完全人工搜索出来，所以理论上没有太多需要解释的地方。只是实验结果从速度和精度都优于slowfast，所以大概本博客大概介绍一下它的实验思路。

首先文章提出几个网络可以拓展的维度，如下图所示

图中所有的$\gamma$都是扩展对应维度的因子，下面解释一下图中各个参数对应维度的含义：

• ${\gamma }_s$作用的维度是空间分辨率
• ${\gamma }_t$作用的维度是时间维度的分辨率
• ${\gamma }_{\tau }$作用的维度也是时间维度的分辨率
• ${\gamma }_d$作用的维度是网络的层数，即网络深度depth
• ${\gamma }_w$作用的维度是网络中特征的通道数，即网络宽度width
• ${\gamma }_b$作用的维度是残差层的特征通道数，即残差层的宽度width

上述有两个因子参数是作用在时间维度的，在此特别说明一下，增加输入视频的时长可以增加${\gamma }_t$的意思是，也可以降低视频的采样率${\gamma }_{\tau }$。

定义好上述因子后，接下来就是做实验了，实验思路就是控制变量法，每次只变动一个参数，且变动参数使得网络的计算复杂度变为之前的2倍左右，最初的网络名为X2D，当下表格所有因子为1时即为X2D网络结构，最终文中的X3D结构有几个，且都是通过实验搜索出来的。

上述实验步骤可以参考下图，在保持X2D两倍计算量的情况下，分别修改六个因子中的其中一个，可以看出修改${\gamma }_b$得到的效果最好，同理在此基础上继续修改六个因子，得到修改${\gamma }_{\tau }$效果最好，然后依次将实验进行下去。

因为上述实验是离散的，所以在给定一定复杂度的情况下，只按照上述操作无法给出给定复杂度的模型。文章提出了backward contraction，其实就是在最后一步的时候按照复杂度要求修改对应因子的数值。比如最后一次是修改帧率使得帧率为之前的2倍，但是为了迎合给定复杂度的要求，可以将帧率因子修改为<2的某个数值。这里拿X3D-S这个模型来说明，X3D-S模型本来是第7次扩展后的结果，按照每次扩展两倍的计算量来说的话，在X2D计算量为20.67M FLOPS的基础上扩展$2^7$倍，也就是$20.67\times 2^7=2645.76MFLOPS\approx 2.6GFLOPS$，但是文章有要求X3D-S模型的计算量要$\le 2GFLOPS$，所以最后一次不是将${\gamma }_t$扩大两倍，最终X3D-S模型计算量为1.96G FLOPS。其他模型类似计算出来，具体参数如下所示：

X3D的基本思路就这些，具体实验结果可以查看原文。

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