Representation Flow for Action Recognition
#Representation Flow for Action Recognition
#摘要
在本文中，我们提出了一个受光流算法启发的卷积层来学习运动表示。我们的表示流层是完全可微的层，设计用于捕获卷积神经网络内任何表示通道的流，用于动作识别。其迭代流优化参数与其他CNN模型参数以端到端的方式学习，最大限度地提高动作识别性能。此外，我们通过堆叠多个表示流池，引入了流表示学习流的概念。我们进行了广泛的实验评估，证实了其在计算速度和性能上优于以往使用传统光流的识别模型。该代码是公开的。
#Flow of Flow
表示流中再计算一次流。。。结果是下降的，这就和我PAN里的实验结论一致。