本文提出多流(Mufti-stream)卷积神经网络架构，其中多流概念

本文提出多流(Mufti-stream)卷积神经网络架构，其中多流概念有两种含义，一是指多种模态的数据输入，包括包含外观、场景等原始信息的RGB数据、包含运动信息的光流数据和包含边缘信息的梯度数据;二是指多种网络结构，包括引入注意力机制的二维卷积神经网络和基于残差结构的三维卷积神经网络。本节将对多流卷积神经网络展开具体介绍。

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本文提出多流(Mufti-stream)卷积神经网络架构，其中多流概念有两种含义， 一是指多种模态的数据输入，包括包含外观、场景等原始信息的RGB数据、包 含运动信息的光流数据和包含边缘信息的梯度数据;二是指多种网络结构，包括 引入注意力机制的二维卷积神经网络和基于残差结构的三维卷积神经网络。本节 将对多流卷积神经网络展开具体介绍。

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本文提出多流(Mufti-stream)卷积神经网络架构，其中多流概念有两种含义， 一是指多种模态的数据输入，包括包含外观、场景等原始信息的RGB数据、包 含运动信息的光流数据和包含边缘信息的梯度数据; 二是指多种网络结构，包括 引入注意力机制的二维卷积神经网络和基于残差结构的三维卷积神经网络。本节 将对多流卷积神经网络展开具体介绍。

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In this paper, we propose a multi stream convolutional neural network architecture, One is multi-modal data input, including RGB data and packets containing appearance, scene and other original information Optical flow data with motion information and gradient data with edge information; second, multiple network structures, including Two dimensional convolutional neural networks with attention mechanism and three dimensional convolutional neural networks based on residual structure are introduced. This section The multi stream convolution neural network will be introduced in detail.

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