ECCV 2022 | 仅用全连接层处理视频数据，美图&NUS实现高效视频时空动态

FCt 构建一个 MorphMLP 块，并将这些块堆到国际标准的 MorphMLP 都从互联网里展开预告片数据集分析。

一特别，这种整体方式可以扩大 MorphFCs 和 MorphFCt 的互助控制能力，用以努力学习预告片里复杂的未来世界交互；另一特别，这种多微观和多的点的转化工具在准确病态和可靠性之间赢取了更是好的平衡。MorphMLP 是首个为预告片领可定义构建的高效 MLP 的系统，与之前最先进的预告片数学模型相比之下，该数学模型显著减缓了近似值比率且高精度更是高。

MorphMLP 的未来世界数据集分析数学模型

生活空间数据集分析

如上所述，挖掘基本上下文对于预告片识别至关重要。典型的 CNN 和过去的 MLP-Like 的系统只关注局部或以部份局文档数据集分析，因此它们无法做到这一点。

为了促使这一挑战，学者们明确指能用于了一种独创的 MorphFC 层，它可以整体扩展以部份通往层的感受野，使其年轻时区可定义到大区可定义运营，按较低水平和向上朝向独立地管控每一帧。以较低水平朝向管控为例（如下由此可知 3 里蓝色块之外），假定某一帧，首先沿较低水平朝向拆分该帧演化成块，并将每个块沿地下通道的点分作多个三组，以提高近似值成本。

最后，将每个三组展平为一维向比率，并运用于以部份通往层来展开基本特征切换。基本特征切换启动后，彻底改变所有三组重回该帧取而代之的的点，向上朝向管控方式并不相同（如由此可知 3 里绿色块之外）。除了沿较低水平和向上朝向拆分，还运用于了一个以部份通往层来单独管控每个生活空间位置，以保证三组与三组之间尽可能沿着地下通道的点展开通信系统。

最后，便将较低水平、向上和地下通道基本特征乘以。随着互联网的助长，块窄度整体增加，从而使得以部份通往层尽可能年轻时生活空间区可定义到大生活空间区可定义逐步找到更是多基本上下文。

由此可知 3：生活空间数据集分析

间隔时间数据集分析

除了较低水平和向上通路部份，学者们还过渡到了另一个间隔时间通路，旨在常用最简单的以部份通往层以较低近似值成本脱逃曾一度间隔时间文档。

具体而言，假定转换预告片后，先沿地下通道的点分作几个三组以提高近似值成本，便将每个生活空间位置里所有帧的基本特征通往成一个块，接着运用于以部份通往层来切换间隔时间基本特征，最后将所有块彻底改变回更早的点。通过这种方式，以部份通往层可以最简单地交联块里沿间隔时间的点的依赖病态彼此间，以对间隔时间展开数据集分析（如下由此可知 4 里浅蓝色块之外）。

由此可知 4：生活空间数据集分析

未来世界数据集分析

将间隔时间和生活空间的以部份通往层并联在四人，以解决问题更是稳定的未来世界优化收敛并提高近似值复杂度，终于构建启动来进行以部份通往层提取预告片基本特征的都从互联网，具体如下由此可知 5 上由此可知。在此基础上，无需最简单地丢弃间隔时间的点就可以启动到由此可知像可定义的移动设备。

由此可知 5：互联网的系统

结果

详见 1：在 k400 数据集集上的生存率和近似值比率详见现

详见 2：在 Something-Something 数据集集上的生存率和近似值比率详见现

详见 3：由此可知像领可定义移动设备在 ImageNet 上的生存率和近似值比率详见现

详见 4：由此可知像重新三组合详见现

总结

在本文里，学者们明确指能用于了一种用于预告片指出努力学习的无自安全感、相似 MLP 的都从互联网 MorphMLP。该工具尽可能逐步找到基本上下文并脱逃曾一度间隔时间文档，这也是第一个在预告片领可定义运用于 MLP 的系统的都从互联网。科学实验暗示，这种无自安全感数学模型可以与基于自安全感的的系统一样庞大，甚至相对于基于自安全感的的系统。

引用文献

[1] Dosovitskiy, A., Beyer, L., Kolesnikov, A., Weissenborn, D., Zhai, X., Unterthiner, T., Dehghani, M., Minderer, M., Heigold, G., Gelly, S., Uszkoreit, J., Houlsby, N.: An image is worth 16x16 words: Transformers for image recognition at scale. In: International Conference on Learning Representations (2021)

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