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画像分類器で動画理解を制する：VideoMSNは10エポックの学習でVideoMAEの1600エポックを超越

インド工科大学などの研究チームが提案したVideoMSNフレームワークは、画像分類器をそのまま動画処理に適用し、3つの標準ベンチマークで動画専用の先行手法を上回った。事前学習コストは従来比100分の1以下に削減された。