X3D模型是一種高效的視頻網路系列，它能夠在空間、時間、寬度和深度方面沿多個網路軸逐步擴展微型2D圖像分類架構。這種模型受到機器學習中特徵選擇方法的啟發，採用簡單的逐步網路擴展方法，在每個步驟中擴展單個軸，從而實現對複雜性的良好準確性權衡。為了將X3D擴展到特定的目標複雜性，執行遞進式前向擴展，然後執行向後收縮。X3D模型實現了最先進的性能，同時需要4.8倍和5.5倍的乘法添加和參數，以實現與以前工作相似的精度。這個具有高時空解析度的網路在處理一些視頻數據湖時可以表現得非常良好，同時在網路寬度和參數方面非常輕。X3D模型在視頻分類和檢測基準測試方面以前所未有的效率得出了具有競爭力的精度和性能。