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I Spent 6 Months Trying to See Time in Videos. Here's What Finally Worked.
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AI/ML

SlowFast Network 도입을 통한 비디오 시간 예측 오차 30s에서 1-2s로 단축

I Spent 6 Months Trying to See Time in Videos. Here's What Finally Worked.

Sourabh Joshi2026년 4월 26일4분intermediate

AI 요약

Context

3D CNN과 LSTM 기반의 순차적 특징 추출 구조로 비디오 시간 예측 시도. 과적합 및 가변 프레임 레이트 처리 불가로 인한 낮은 예측 정확도라는 한계 직면.

Technical Solution

  • SlowFast Network 도입을 통한 다중 스케일 특징 추출 및 융합 구조 설계
  • 저해상도/저프레임의 Slow pathway를 통한 정적인 문맥 정보 확보
  • 고해상도/고프레임의 Fast pathway를 통한 동적인 움직임 정보 포착
  • 시간 예측 문제를 Regression에서 Classification으로 전환하여 모델의 예측 안정성 확보
  • 시간의 연속적 흐름이 아닌 이산적 이벤트(Discrete Events) 단위의 데이터 표현 방식 채택

실천 포인트

1. 시계열 데이터 처리 시 단순 Regression 외에 Classification으로의 문제 정의 전환 검토

2. 고정된 단일 샘플링 레이트 대신 다중 스케일(Multi-scale) 분석 경로 적용 여부 확인

3. 모델 아키텍처 변경 전 데이터의 물리적 특성이 모델의 추론 방식과 일치하는지 검증

태그

#Video Understanding#SlowFast Network#Feature Extraction#Time Series Prediction#3D CNN
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