几个月前我做了TSM的测试工作，由于的确比较笨，用pretrained model测试单个视频我都费了好多天。
总体：
TSM达到三维卷积的效果，但是只有2维卷积的复杂度。Temporal Shift Module就是沿着时间维度移动部分通道,因而方便帧之间的信息交换。
第二个图是双向的TSM，将过去和未来的帧与现在的帧交融。多余的截断，缺少的补零。离线模型。
第三个图同向TSM。只将过去帧和当前帧进行交融。因为这个是实时预测，不能获取未来帧的信息。
这种操作就是shift，翻译为移位/位移，但移动的多了效果并不好，shift所有的channel效果并不好（也要保持空间特征的学习能力啊），推断时也费时间。
网络结构：
backbone为ResNet50（也可以是其他预训练的模型，MobileNetV2则可放移动端），在每个残差模块（residual block）都嵌入了TSM，时间域感受野增大1倍，仅仅通过移位的操作就能实现伪3D模型的效果，也没有增加计算量。
在线模型在推断时，保存每个残差模块的1/8特征图到内存中，在下一帧替换掉该帧的前1/8，并将该1/8存入内存，因此使用的是7/8当前帧的特征图和1/8的旧的特征图。
batch_size=64，dropout=0.5，初始学习率0.01，采用kinetics数据预训练的权重进行fine-tune，固定BN层，为提高acc，复杂的视频内容sample较多的clips（8或16帧为一个clip）在somethingV1数据上只有一个clip，中心crop，224*224
代码就不看了。没时间了。
另外有相关问题可以加入QQ群讨论，不设微信群
QQ群：868373192
语音图像视频深度-学习群
