在視頻理解任務中，除了性能和效率，還有幾個重要的考量因素。首先是模型的可擴展性，即模型能否在不同的數據集和任務上保持良好的表現。這意味著模型應具備良好的泛化能力，能夠適應各種不同的視頻內容和場景。其次是計算資源的需求，在實際應用中，模型的計算需求必須與可用的硬體資源相匹配，特別是在移動設備或邊緣計算環境中。此外，訓練和推理的時間成本也是一個重要考量，尤其是在需要實時處理的應用場景中，模型的推理速度必須足夠快。最後，模型的可解釋性也日益受到重視，能夠理解模型的決策過程對於改進模型和增強用戶信任至關重要。