AI2018大赛：短视频实时分类的挑战与解决方案

"该资源是关于AI2018大赛的技术分享PDF，主要涉及的是短视频实时分类问题。参赛团队SSS（原火箭少女101）成员包括来自中山大学的周瑶、南开大学的马平川和匹兹堡大学的孟天健。他们面对的挑战是如何在保证准确率的同时实现视频分类的实时性，避免使用计算成本高昂的多模态信息（如光流和音频），以及减少大模型的参数量和FLOPs。为了应对这些难点，他们提出了快速高效的视频解码方案，使用了GPU解码器NVVL以提高效率。此外，他们还采用了数据预处理、数据增强、小型且快速的视频理解模型（如TSN）以及模型压缩和加速技术，包括知识蒸馏，通过大模型指导小模型的训练，利用TensorRT进行异步融合和模型校正，以提升整体性能。这些方法在学术数据集UC上进行了验证，展示了良好的效果。" 在这次AI2018大赛中，参赛队伍面临的主要任务是短视频的实时分类，这涉及到深度学习和视频分析领域。短视频实时分类不仅要求模型能准确地识别和分类视频内容，而且必须在极短的时间内完成，以满足实时性的需求。团队SSS在解决这个问题时，特别关注了计算效率和模型大小的平衡。 首先，团队发现可能并不需要利用所有可用的模态信息，例如光流和音频，因为提取这些信息会增加额外的计算负担。光流虽然可以提供视频中的运动信息，但计算成本高；音频分析虽然可以补充视觉信息，但也增加了实时处理的难度。 其次，团队意识到大型的2D或3D模型虽然可能带来更高的准确性，但其庞大的参数量和FLOPs（浮点运算次数）会导致处理速度下降，不适应实时场景。因此，他们探索了既能保持高效又能保持准确性的轻量化模型。 解决方案方面，团队采用了快速的视频在线解码方案，比如从传统的FFMPEG转向GPU解码器NVVL，以显著减少解码时间。此外，他们还进行了数据预处理和数据增强，以提升模型对不同情况的适应性。选择性能优良的2D视频理解模型TSN，这是一种时空片段网络，可以在保持较低计算复杂度的同时提供良好的识别性能。 为了进一步优化模型，团队采用了模型压缩和加速技术，其中知识蒸馏是一种有效的方法，通过将大模型（教师模型）的知识转移给小模型（学生模型），使小模型在保持一定识别能力的同时减小规模。同时，利用TensorRT进行模型的异步融合和校正，能够进一步提升模型的推理速度，以达到更快更高效的视频理解。 这个项目展示了在实时视频分类任务中，如何通过优化解码、模型选择、数据处理和模型压缩等策略，兼顾准确性和实时性，为类似挑战提供了有价值的解决方案。