当前位置：首页 > article >正文

计算机视觉｜解锁视频理解三剑客——SlowFast

article 2025/2/28 13:27:02

一、引言

在如今这个信息爆炸的时代，视频数据呈指数级增长，从日常的社交媒体分享，到安防监控的海量记录，再到智能驾驶中的环境感知，视频无处不在。视频理解作为计算机视觉领域的关键研究方向，旨在让计算机能够像人类一样理解视频中的内容，包括识别物体、理解行为、分析场景等，其重要性不言而喻。它为众多领域带来了革新性的解决方案，在安防领域，通过视频理解技术，监控系统能够自动识别异常行为，如入侵、斗殴等，及时发出警报，大大提高了安全防范的效率；在智能交通中，可实现对车辆行为的分析，用于交通流量监测、违章驾驶行为识别，助力交通管理的智能化；在娱乐产业，视频理解可用于视频内容的自动分类、推荐，为用户提供个性化的观影体验。

而今天，我们要深入探讨的是视频理解领域中的一位 “明星” 模型 —— SlowFast。SlowFast 模型由何凯明等研究者提出，一经问世便引起了广泛关注，它以独特的设计理念和卓越的性能，在视频理解的众多任务中崭露头角，为视频分析带来了全新的思路和方法。接下来，就让我们一同走进 SlowFast 的世界，揭开它神秘的面纱。

二、视频理解的困境与挑战

1、什么是视频理解？

视频理解是指通过算法让计算机自动分析和理解视频内容，涵盖动作识别、场景分类、物体跟踪等多类任务。与图像理解相比，视频理解需要处理额外的时间维度，这使其复杂度显著提升。例如，一个简单的动作识别任务，不仅需要识别画面中的物体，还要理解帧间动作的连续性。

2、视频理解的挑战

尽管视频理解有着巨大的应用潜力，但在实际发展过程中，却面临着诸多棘手的困境与挑战。

时序性：视频由连续帧组成，模型需捕捉帧间的动态变化。
数据量大：视频数据通常比图像数据更大，计算资源需求高。
长距离依赖：某些动作跨越多帧，传统模型难以有效建模远距离关系。

3、传统解决方案

过去，视频理解主要依赖以下方法：

CNN + RNN：用卷积神经网络（CNN）提取帧特征，再用循环神经网络（RNN）建模时序关系。但 RNN 存在梯度消失问题，难以处理长序列。
3D 卷积网络：直接在时空维度上进行卷积，效果较好但计算开销巨大。
这些方法在效率和精度上均有瓶颈，而 SlowFast 的出现为视频理解注入了新活力。

三、SlowFast 模型初相识

3.1 模型诞生背景

SlowFast 模型的诞生，源于对视频理解中时空信息处理难题的深度思考，同时也受到了灵长类动物视觉系统的启发。在灵长类动物的视觉系统中，视网膜神经节细胞分为约 80% 的小细胞（P 细胞）和约 15 - 20% 的大细胞（M 细胞）。P 细胞能够提供精细的空间细节和颜色信息，然而其时间分辨率较低，对刺激的反应较为缓慢；M 细胞则以高时间频率工作，对快速的时间变化反应灵敏，但对空间细节或颜色并不敏感。

从人类对视频内容的理解角度来看，空间语义信息，比如物体的类别、颜色、纹理等，通常变化较为缓慢。就像在一段视频中，一个人无论做出何种动作，他始终属于 “人” 这个类别，物体的固有属性不会因短暂的动作而改变。而运动信息，如人物的各种动作，像跑步、跳跃、挥手等，变化速度相对较快。基于这样的认知，研究人员希望设计一种模型，能够像灵长类动物视觉系统一样，分别高效地处理视频中的空间语义信息和快速变化的运动信息 ，SlowFast 模型便应运而生。它的出现为解决视频理解中的时空信息处理难题提供了新的思路和方法，打破了以往模型在处理这两种信息时的局限性。

3.2 核心架构

SlowFast 模型的核心架构犹如一套精心设计的双轨并行系统，由 Slow 路径和 Fast 路径这两条独特的路径协同构成，它们各自承担着独特的使命，共同为视频理解任务贡献力量。
在这里插入图片描述

Slow 路径，就像是一位沉稳的观察者，以低帧率运行，专注于获取视频中的空间语义信息 。它如同一个精于分析物体静态特征的专家，对每一帧画面中的物体形状、颜色、纹理以及它们之间的空间布局关系进行细致入微的剖析。在处理一段人物在房间里活动的视频时，Slow 路径能够准确识别出房间里的家具、装饰等物体的类别和位置，以及人物的外貌特征等空间语义信息。它的时间分辨率较低，但是却能够处理更长的时间跨度，从而捕捉到视频中的长期依赖关系。这就好比我们在观看一部电影时，虽然中间有些情节的细节可能会被忽略，但我们依然能够从整体上理解电影的故事脉络，Slow 路径正是具备了这样把握视频整体语义的能力。
Fast 路径，则如同一个敏捷的运动捕捉者，以高帧率运行，致力于捕捉视频中的运动信息 。它对快速变化的动作有着极高的敏感度，能够精准地捕捉到物体在每一帧之间的微小位移和动态变化。当视频中出现一个快速奔跑的运动员时，Fast 路径能够迅速捕捉到运动员的跑步姿态、步伐节奏以及身体各部位的运动轨迹等信息。由于其高帧率的特点，Fast 路径可以更敏锐地感知到视频中的快速变化和短期动态。为了平衡计算量，Fast 路径被设计为具有较少的通道，这使得它在处理空间信息的能力上相对较弱，不过却更专注于运动信息的捕捉。

在实际运行过程中，Slow 路径和 Fast 路径并不是孤立的，它们之间通过横向连接进行信息交互和融合。这种连接方式就像是搭建了一座桥梁，让两条路径能够共享彼此的优势，从而使模型能够综合利用空间语义信息和运动信息，对视频内容进行更全面、准确的理解。在处理一段复杂的体育比赛视频时，Slow 路径识别出比赛场地、运动员服装等空间信息，Fast 路径捕捉到运动员的快速动作和球的运动轨迹，两者通过横向连接融合后，模型就能准确判断出运动员正在进行的比赛项目以及比赛的激烈程度等信息。

3.3 超参数意义

在 SlowFast 模型中，超参数就像是模型的 “调节旋钮”，对模型的性能有着至关重要的影响，其中采样频率和通道容量缩放等超参数尤为关键。

采样频率决定了 Slow 路径和 Fast 路径对视频帧的采样方式和频率。
- 在 Slow 路径中，通常会设置一个较大的时间跨度参数 $T$ ，例如 $T = 16$ ，表示 Slow 路径仅处理每 $16$ 帧图片中的一个。这样的采样方式使得 Slow 路径能够在较低的帧率下，对视频的整体空间语义进行宏观把握。
- 而在 Fast 路径中，采样频率则与 Slow 路径有所不同，它通过参数 $\alpha$ 来调整，采样频率为 $T_\alpha$ 。一般来说， $\alpha$ 常取值为 $8$ ，这意味着相对于 Slow 路径，Fast 路径每两帧就要处理一张。较高的采样频率使得 Fast 路径能够更细致地捕捉到视频中的快速运动信息。
如果采样频率设置不合理:
- 过高的采样频率可能会导致模型处理的数据量过大，计算资源消耗过多，同时也可能引入过多的噪声信息。
- 而过低的采样频率则可能会遗漏重要的运动细节，影响模型对视频中动作的识别能力。
通道容量缩放参数 $\beta$ 则主要用于调整 Fast 路径的通道数量。在模型中，Fast 路径的通道数通常设置为 Slow 路径通道数的 $\beta$ 倍，一般 $\beta$ 取值为 $\frac{1}{8}$ 。通过减少 Fast 路径的通道容量，使得 Fast 路径在计算量上相对较轻，能够更专注于捕捉运动信息。因为空间信息主要由 Slow 路径负责处理，所以适当减少 Fast 路径的通道数，并不会对模型对空间语义的理解造成太大影响，反而能够提高模型的计算效率。然而，如果 $\beta$ 值设置不当，比如设置得过大，可能会导致 Fast 路径的计算量过大，影响模型的整体运行效率；设置得过小，则可能会使 Fast 路径无法充分学习到运动信息，降低模型的性能。

四、SlowFast 技术深度剖析

4.1 快慢通道协作机制

在 SlowFast 模型中，快慢通道之间的协作机制堪称精妙绝伦，它们就像一对默契十足的搭档，在视频理解的舞台上各自发挥着独特的优势。

在动作识别任务中，Fast 路径凭借其高帧率的特性，如同一位敏锐的运动捕捉者，迅速捕捉到人物动作的瞬间变化。当识别一段篮球比赛视频中球员的扣篮动作时，Fast 路径能够精准地捕捉到球员起跳、伸展手臂、将球扣入篮筐等一系列快速动作的细节。而 Slow 路径则像是一位沉稳的分析师，专注于识别球员、篮球、篮筐等物体的类别以及它们在空间中的位置关系。它能准确判断出球员所属的球队、场上的位置等信息。然后，通过横向连接，Fast 路径将捕捉到的运动信息传递给 Slow 路径。Slow 路径结合自身的空间语义信息，对这些运动信息进行进一步的分析和整合。这样，模型就能综合考虑动作的细节和场景的背景信息，准确地识别出球员正在进行的是扣篮动作。
在场景理解任务中，Fast 路径可以捕捉到场景中物体的快速动态变化，如风吹动树叶的摆动、车辆的快速行驶等。而 Slow 路径则负责对场景中的静态物体进行识别和分类，如建筑物、树木、道路等。在分析一段城市街道的视频时，Fast 路径捕捉到车辆的行驶方向、速度等动态信息，Slow 路径识别出街道两旁的建筑物类型、商店招牌等静态信息。两者通过协作，模型能够对整个城市街道的场景有更全面、深入的理解，包括交通状况、商业氛围等。

4.2 与传统方法的差异

与传统的视频理解方法相比，SlowFast 模型在架构和处理方式上都展现出了诸多创新之处，犹如在传统的赛道上开辟出了一条全新的跑道。

在架构方面，传统的视频理解模型，如早期的 3D 卷积神经网络（3D ConvNets），通常采用单一的路径来处理视频数据，将空间和时间维度视为一个整体进行卷积操作。这种方式虽然能够捕捉到一定的时空信息，但在处理复杂的视频内容时，往往难以兼顾空间语义和运动信息的有效提取。而 SlowFast 模型则创新性地采用了双路径结构。Slow 路径和 Fast 路径并行处理视频数据，各自专注于不同的信息提取。这种结构使得模型能够更有效地分离和处理空间语义信息与运动信息，避免了单一路径结构在处理这两种信息时的相互干扰。
在处理方式上，传统方法在处理时间维度时，往往采用固定的帧率和时间步长。在处理一段动作变化频繁的视频时，固定的帧率可能无法准确捕捉到快速变化的动作细节；而在处理一段相对静态的视频时，又可能会浪费大量的计算资源在冗余的时间帧上。SlowFast 模型则根据视频内容的特点，灵活地调整快慢通道的帧率。
- Fast 路径 以高帧率运行，专门用于捕捉快速变化的运动信息；
- Slow 路径 以低帧率运行，专注于获取空间语义信息。
这种根据信息特性进行差异化处理的方式，大大提高了模型对视频内容的理解能力和处理效率。

4.3 横向融合策略

横向连接是 SlowFast 模型中实现快慢通道特征融合的关键策略，它就像一座桥梁，将 Slow 路径和 Fast 路径紧密地连接在一起，共同提升模型的整体表现。

横向连接主要在不同的网络阶段（如 pool1、res2、res3、res4 等阶段）后进行。由于 Slow 路径和 Fast 路径在处理视频时具有不同的时间分辨率和通道容量，它们输出的特征图在形状和维度上存在差异。在进行横向连接时，首先需要对 Fast 路径的特征图进行变换，使其能够与 Slow 路径的特征图进行融合。

在实际操作中，常用的变换方式有 Time-to-channal 和 Time-strided-sampling 等。

Time-to-channal 方式通过转置操作，将 Fast 路径中全部 $\alpha$ 帧的信息打包到同一个通道中，实现特征维度的调整。
- 假设 Slow 路径在某一阶段输出的特征图大小为: ${ T,S^2,C\}$ ，其中 $T$ 表示时间维度， $S$ 表示空间维度的边长， $C$ 表示通道数；
- Fast 路径对应阶段输出的特征图大小为: $\{ \alpha T,S^2,\beta C \}$ 。
- 经过 Time-to-channal 变换后，Fast 路径的特征图大小变为: $\{ T,S^2,\alpha\beta C \}$ ，这样就可以与 Slow 路径的特征图在通道维度上进行拼接或其他融合操作。
Time-strided-sampling 方式则是从 Fast 路径的每 $\alpha$ 帧中选取一帧，使特征图的时间维度从 $\{ \alpha T,S^2,\beta C \}$ 变为 $\{ T,S^2,\beta C \}$ ，从而与 Slow 路径的特征图在时间和空间维度上保持一致，便于进行融合。

通过这些横向连接和特征融合操作，Slow 路径能够获取 Fast 路径中丰富的运动信息，Fast 路径也能借助 Slow 路径的空间语义信息，使模型在处理视频时能够综合利用时空信息，从而提升对视频内容的理解和分析能力。在处理一段复杂的舞蹈视频时，通过横向连接融合后的特征，模型能够更准确地识别出舞者的动作、姿态以及舞蹈所表达的情感。

五、实战案例：使用 SlowFast 分析视频的步骤

以下是如何使用 SlowFast 分析视频的完整步骤，并附带一个使用 PyTorch 加载预训练模型的 demo 示例。

步骤 1：安装依赖项

在使用 SlowFast 之前，需要安装必要的库，包括 PyTorch、OpenCV 和其他支持库。运行以下命令：

pip install torch torchvision
pip install 'git+https://github.com/facebookresearch/fvcore'
pip install simplejson
pip install opencv-python

步骤 2：安装 SlowFast

从 GitHub 克隆 SlowFast 仓库并完成安装：

git clone https://github.com/facebookresearch/SlowFast.git
cd SlowFast
python setup.py build develop

步骤 3：下载预训练模型

SlowFast 提供了多种预训练模型，例如在 Kinetics-400 数据集上训练的模型。您可以下载一个预训练模型，例如：

wget https://dl.fbaipublicfiles.com/pyslowfast/model_zoo/kinetics400/SLOWFAST_8x8_R50.pkl -O SLOWFAST_8x8_R50.pkl

步骤 4：准备视频数据

SlowFast 需要将视频分解为帧作为输入。以下是一个简单的 Python 函数来提取视频帧：

import cv2
import os

def extract_frames(video_path, output_dir):
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)
    vidcap = cv2.VideoCapture(video_path)
    success, image = vidcap.read()
    count = 0
    frames = []
    while success:
        frame_path = f"{output_dir}/frame{count:04d}.jpg"
        cv2.imwrite(frame_path, image)
        frames.append(frame_path)
        success, image = vidcap.read()
        count += 1
    return frames

步骤 5：配置 SlowFast

您需要指定模型的配置文件，例如帧率、模型架构等。SlowFast 提供了默认配置文件（例如 configs/Kinetics/SLOWFAST_8x8_R50.yaml），可以根据需求调整参数。

步骤 6：加载预训练模型并运行推理

以下是一个使用 PyTorch 加载预训练模型并进行推理的完整 demo 示例：

import torch
from slowfast.models import build_model
from slowfast.utils.checkpoint import load_checkpoint
from slowfast.datasets import default_input_conf
from slowfast.utils.parser import load_config, parse_args
import cv2
import os

# 定义帧提取函数
def extract_frames(video_path, output_dir):
    if not os.path.exists(output_dir):
        os.makedirs(output_dir)
    vidcap = cv2.VideoCapture(video_path)
    success, image = vidcap.read()
    count = 0
    frames = []
    while success:
        frame_path = f"{output_dir}/frame{count:04d}.jpg"
        cv2.imwrite(frame_path, image)
        frames.append(frame_path)
        success, image = vidcap.read()
        count += 1
    return frames

# 设置视频路径和输出目录
video_path = './resource/video.mp4'  # 替换为您的视频路径
output_dir = './resource/frames'     # 替换为帧存储路径

# 提取帧
frames = extract_frames(video_path, output_dir)

# 加载配置文件
args = parse_args(['--cfg', 'configs/Kinetics/SLOWFAST_8x8_R50.yaml'])  # 假设配置文件已下载
cfg = load_config(args)

# 构建模型
model = build_model(cfg)

# 加载预训练权重
load_checkpoint(
    'SLOWFAST_8x8_R50.pkl',  # 预训练模型路径
    model,
    data_parallel=False,
    convert_from_caffe2=False,
)

# 准备输入数据
input_conf = default_input_conf(cfg)
input_data = input_conf.preprocess(frames)  # 将帧转换为模型所需张量格式

# 运行推理
model.eval()
with torch.no_grad():
    output = model(input_data)

# 输出结果
print("动作识别结果:", output)

代码说明

依赖环境：确保已安装 PyTorch、OpenCV 和 SlowFast 仓库中的依赖。
视频帧提取：extract_frames 函数将视频分解为图像帧并保存到指定目录。
配置文件：SLOWFAST_8x8_R50.yaml 是模型的默认配置文件，您可以根据需要调整参数（例如帧率或输入分辨率）。
输入预处理：input_conf.preprocess 将帧转换为 SlowFast 所需的张量格式。具体实现可能需要参考 SlowFast 官方文档进行微调。
输出解读：output 是模型的预测结果，通常是一个张量，表示动作类别的概率分布。

注意事项

路径替换：在代码中，将 video_path 和 output_dir 替换为实际的视频文件路径和帧存储路径。
预训练模型：确保 SLOWFAST_8x8_R50.pkl 已下载并放在正确路径。
环境兼容性：建议使用与 PyTorch 兼容的 GPU 环境以加快推理速度。
进一步调整：实际应用中，您可能需要根据视频内容或任务需求调整帧采样频率、模型参数等。

通过以上步骤和 demo，您可以使用 SlowFast 分析视频并进行动作识别。如需更多细节，请参考 SlowFast 官方 GitHub 仓库。

六、应用领域大放异彩

6.1 安防监控

在安防监控领域，SlowFast 模型凭借其卓越的视频理解能力，成为了保障安全的得力助手。在公共场所，如商场、车站、机场等人员密集的地方，安防监控系统面临着巨大的挑战。每天都有大量的人员流动，各种行为交织在一起，传统的监控方式往往难以快速、准确地识别出异常行为。SlowFast 模型的出现改变了这一局面，它能够实时分析监控视频，快速准确地识别出诸如打架、斗殴、盗窃等异常行为。当检测到异常行为时，系统会立即发出警报，通知安保人员及时采取措施，从而有效预防犯罪的发生，保障公共场所的安全。

6.2 智能驾驶

在智能驾驶领域，SlowFast 模型同样扮演着不可或缺的角色，为实现安全、高效的自动驾驶提供了关键技术支持。

在交通场景中，车辆和行人的行为复杂多变，对其动作和目标的准确识别是智能驾驶的核心任务之一。SlowFast 模型能够快速、准确地识别出交通标志和交通信号灯。当车辆行驶过程中，它可以迅速判断前方的交通标志是限速标志、禁止通行标志还是转弯标志等，并根据标志的指示调整车辆的行驶状态。对于交通信号灯，SlowFast 模型能够准确识别其颜色和状态，及时提醒车辆停车或通行。这有助于避免车辆闯红灯、超速等违规行为，提高道路交通的安全性。

此外，SlowFast 模型还能够对车辆和行人的动作进行识别和预测。在路口，它可以预测行人是否会突然横穿马路，以及车辆是否会突然变道、刹车等。通过对这些动作的准确识别和预测，智能驾驶系统可以提前做出反应，采取相应的措施，如减速、避让等，从而有效避免交通事故的发生。当检测到前方车辆有急刹车的迹象时，智能驾驶系统可以及时控制车辆减速，保持安全距离；当检测到行人有横穿马路的意图时，系统可以自动避让行人，确保行人的安全。

6.3 视频内容分析

在视频内容分析领域，SlowFast 模型展现出了强大的实力，为视频平台的内容管理和用户体验提升提供了有力支持。

在视频分类任务中，SlowFast 模型能够根据视频的内容，准确地将其分类到相应的类别中。对于电影、电视剧、综艺节目、新闻等不同类型的视频，它可以通过对视频中的场景、人物、动作等元素的分析，快速判断出视频的类型。在一个视频平台上，大量的视频需要进行分类管理，以便用户能够快速找到自己感兴趣的视频。SlowFast 模型可以自动对上传的视频进行分类，大大提高了视频管理的效率。同时，它还可以根据视频的内容，为视频添加相关的标签，如 “爱情”“动作”“科幻” 等，进一步丰富视频的元数据，方便用户搜索和筛选视频。

在视频内容审核方面，SlowFast 模型也发挥着重要作用。随着视频内容的日益丰富，视频平台需要对上传的视频进行严格的审核，以确保视频内容符合法律法规和社会道德规范。SlowFast 模型可以对视频中的画面、声音等内容进行分析，检测出是否存在暴力、色情、恐怖等不良信息。当检测到不良信息时，系统会自动将视频标记为违规视频，并进行相应的处理，如删除、屏蔽等。这有助于净化视频平台的内容环境，为用户提供一个健康、安全的视频观看环境。

七、未来展望与挑战

7.1 技术发展方向

在未来，SlowFast 模型有望在多个技术方向上取得新的突破和发展。

在架构优化方面，随着硬件技术的不断进步和对模型性能要求的日益提高，研究人员将致力于设计更加高效、灵活的架构。这可能包括进一步优化快慢通道的结构和连接方式，使其能够更好地协同工作，提高对视频中时空信息的处理能力。可以探索引入更先进的注意力机制，如基于位置的注意力机制或动态注意力机制，让模型能够更加智能地关注视频中的关键信息。在处理一段复杂的体育赛事视频时，注意力机制可以帮助模型自动聚焦于运动员的关键动作和比赛的关键时刻，从而提高对视频内容的理解和分析能力。

多模态融合也是未来的一个重要发展方向。视频理解不仅仅局限于视觉信息，还可以结合音频、文本等其他模态的信息，实现更全面、深入的理解。在电影视频中，结合音频中的对话、音效以及文本中的字幕信息，可以让模型更好地理解电影的情节和主题。未来的 SlowFast 模型可能会与音频处理模型、自然语言处理模型进行深度融合，实现多模态信息的高效整合和协同处理。通过将视频中的视觉特征、音频特征和文本特征进行融合，模型可以从多个角度对视频内容进行分析，从而提供更准确、丰富的理解结果。

7.2 面临的挑战

尽管 SlowFast 模型在视频理解领域取得了显著的成果，但在实际应用中仍面临着诸多挑战。

计算资源需求是一个不容忽视的问题 。SlowFast 模型的双路径结构虽然提高了对视频内容的理解能力，但也增加了计算的复杂性和资源消耗。在处理高分辨率、长时间的视频时，模型需要大量的计算资源来进行运算，这对于一些计算资源有限的设备和场景来说，是一个巨大的挑战。在嵌入式设备或移动设备上运行 SlowFast 模型时，可能会因为硬件性能不足而导致模型运行缓慢甚至无法运行。为了解决这一问题，需要研究更加高效的计算方法和模型压缩技术，如模型剪枝、量化等，以降低模型的计算复杂度和资源需求。

数据标注的难题也依旧存在 。高质量的标注数据对于模型的训练至关重要，但视频数据的标注需要耗费大量的时间和人力。而且，由于视频内容的复杂性和多样性，标注的准确性和一致性也难以保证。在标注一段包含多人、多动作的复杂视频时，标注人员可能会因为主观因素或对视频内容的理解差异而导致标注错误。为了应对这一挑战，一方面需要开发更加智能、高效的标注工具和方法，如半自动标注工具、基于众包的标注平台等，提高标注的效率和准确性；另一方面，也可以探索利用弱监督学习或无监督学习技术，减少对大规模标注数据的依赖。

八、总结

SlowFast 模型作为视频理解领域的杰出代表，以其独特的双路径架构和高效的时空信息处理能力，为众多应用场景带来了革新性的解决方案。它在安防监控中，如同敏锐的守护者，实时监测异常行为，为公共安全保驾护航；在智能驾驶领域，是可靠的辅助者，助力车辆准确识别交通标志和行人动作，保障出行安全；在视频内容分析方面，又像是精准的分类器和审核员，实现视频的智能分类和内容审核。

尽管目前 SlowFast 模型在计算资源需求和数据标注等方面仍面临挑战，但随着技术的不断发展，相信这些问题都将逐步得到解决。未来，我们期待看到 SlowFast 模型在架构优化和多模态融合等方向取得更大的突破，为视频理解领域带来更多的惊喜和可能。

延伸阅读

计算机视觉系列文章
计算机视觉实战｜Mask2Former实战：轻松掌握全景分割、实例分割与语义分割
计算机视觉｜Mask2Former：开启实例分割新范式
计算机视觉｜目标检测进化史：从R-CNN到YOLOv11，技术的狂飙之路
轻量化网络设计｜ShuffleNet：深度学习中的轻量化革命
计算机视觉基础｜轻量化网络设计：MobileNetV3
计算机视觉基础｜数据增强黑科技——AutoAugment
计算机视觉基础｜数据增强黑科技——MixUp
计算机视觉基础｜数据增强黑科技——CutMix
计算机视觉基础｜卷积神经网络：从数学原理到可视化实战
计算机视觉基础｜从 OpenCV 到频域分析
机器学习核心算法系列文章
解锁机器学习核心算法｜神经网络：AI 领域的 “超级引擎”
解锁机器学习核心算法｜主成分分析（PCA）：降维的魔法棒
解锁机器学习核心算法｜朴素贝叶斯：分类的智慧法则
解锁机器学习核心算法 | 支持向量机算法：机器学习中的分类利刃
解锁机器学习核心算法 | 随机森林算法：机器学习的超强武器
解锁机器学习核心算法 | K -近邻算法：机器学习的神奇钥匙
解锁机器学习核心算法 | K-平均：揭开K-平均算法的神秘面纱
解锁机器学习核心算法 | 决策树：机器学习中高效分类的利器
解锁机器学习核心算法 | 逻辑回归：不是回归的“回归”
解锁机器学习核心算法 | 线性回归：机器学习的基石
深度学习框架探系列文章
深度学习框架探秘｜TensorFlow：AI 世界的万能钥匙
深度学习框架探秘｜PyTorch：AI 开发的灵动画笔
深度学习框架探秘｜TensorFlow vs PyTorch：AI 框架的巅峰对决
深度学习框架探秘｜Keras：深度学习的魔法钥匙