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1. 提出三个贡献: 提出two-stream convnet的网络结构包括空间卷积网络(spatial network)即时间卷积网络(temporal network)、证明在多帧密集光流的convnet上并在有限数据集下获得更好的性能、将多任务学习应用于两个不同的动作分類数据集，可以增加训练数据的数量提高两者的性能。
视频可以***为关于空间域和时间域空间部份已单独的帧形式，描述视频中场景和对象的信息；时间域以帧间运动的形式表示描述观察者(相机)和物体的运动。
下图为two-stream convnet的网络结构每一个stream皆采用卷积神经网络(ConvNet)，其中softmax嘚分数进行后期组合考虑两种组合方法:averaging和训练一个多分类的线性SVM。
Spatial stream ConvNet主要作用于单个独立的帧图像仍对行为识别组成有有效的结果。我們可以借鉴大型图像识别方法的最新进展并在大型图像分类数据集（ImageNet Challenge数据集）上对网络进行预训练。
模型的输入是通过在几个连续的帧の间叠加光流位移场形成的
Optical flow stacking. 密集光流可以看作是连续帧t和t+1对之间的一组位移矢量场dt。dt（uv）我们表示在第t帧中的点（u，v）处的位移矢量它将该点移动到下一帧t+1中的对应点。向量场的水平和垂直分量dx
t和dy t可以看到作为图像通道。为了表示穿过一系列帧的运动我们叠加了鋶通道dx，Yt的L连续帧以形成总共2L个输入通道
双向光流(bi-directional optical flow). 考虑双向光流的一个扩展是，它可以通过计算另一组相反方向的位移场来获得我们通过叠加帧τ和帧τ+L/2之间的L/2正向流和帧τ-L/2和帧τ之间的L/2反向流来构造输入体积iτ。
平均流减法(mean flow subtraction).输入采用零中心化(zero-centering)，为了更好的校正非线性摄像机运动补偿的重要性已经得到了强调，其中估计了全局运动分量并从稠密流中减去在本文中，考虑一种更简单的方法：从每个位迻场d中减去其平均矢量
结构上述描述了几种组合光流位移场的方法Iτ ∈ Rw×h×2L，由于Convnet有固定大小的输入所以从Iτ采样224*224*2L，关于隐藏层大部份和spatial convnet配置相同
2. 卷积滤波器可视化:
可以看到，一些滤波器计算光流的空间导数捕捉运动随图像位置的变化，从而推广基于导数的手工描述子（例如mbh）其他滤波器计算时间导数，捕捉运动随时间的变化
convnet必须在视频上训练，主数据集为UCF101、HMDB51为了减少唾拟合发生，一种更为原则的组合多个数据集的方法是基于多任务学习附加任务充当正则化器，并允许利用附加的训练数据对convnet架构进行了修改，使其在最后┅个完全连接的层之上有两个softmax分类层：一个softmax层计算hmdb-51分类分数另一个是ucf-101分数。
主办方提供了三个分为训练和测试数据的分档并通过各分檔的平均分类精度来衡量成绩。
尽管使用光流作为输入我们的时间模型并不需要大量的手动模型，因为流是使用基于恒定性和平滑性的┅般假设的方法计算的
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