针对目前的视频播放速度识别算法大多存在的提取精度差、模型参数量巨大的问题，提出了一种双支轻量化视频播放速度识别网络。首先，该网络是基于SlowFast双支网络架构组建的一个三维（3D）卷积网络；其次，为了弥补S3D-G网络在视频播放速度识别任务中存在的参数量大、浮点运算数多的缺陷，进行了轻量化的网络结构调整；最后，在网络结构中引入了高效通道注意力（ECA）模块，以通过通道注意力模块生成重点关注的内容对应的通道范围，这有助于提高视频特征提取的准确性。在Kinetics-400数据集上将所提网络与S3D-G、SlowFast网络进行对比实验。实验结果表明，所提网络在精确度差不多的情况下，模型大小和模型参数均比SlowFast减少了大约96%，浮点运算数减少到5.36 GFLOPs，显著提高了运行速度。
