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抽榨时间给移动视频理解
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了Temporal Squeeze（TS）池化，一种新的视频表示学习方法，通过提取少量图像来生成包含必要移动信息的Squeezed Images。同时提出了TeSNet视频分类模型，并在两个基准测试中进行了评估。
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关键要点
- 提出了一种新的视频表示学习方法，称为Temporal Squeeze（TS）池化。
- TS池化能够从长序列的视频帧中提取必要的移动信息，并生成少量图像。
- 将TS池化嵌入到现有的卷积神经网络中，设计了新的视频分类模型TeSNet。
- 生成的Squeezed Images包含视频帧中的必要移动信息，优化视频分类任务。
- 在两个视频分类基准测试上评估了TeSNet，并与最先进的结果进行了比较。
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