Our method is a fully-differentiabl

Our method is a fully-differentiable convolutional layerinspired by optical flow algorithms. Unlike traditional optical flow methods, all the parameters of our method can belearned end-to-end, maximizing action recognition performance. Furthermore, our layer is designed to compute the‘flow’ of any representation channels, instead of limiting itsinput to be traditional RGB frames.

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我们的方法是 受光流算法启发的全微分卷积层。与传统的光流方法不同，可以 端到端学习我们方法的所有参数，从而最大限度地提高动作识别性能。此外，我们的层旨在计算 任何表示通道的“流”，而不是将其 输入限制为传统的RGB帧。

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我们的方法是一个完全可区分的卷积层 灵感来自光流算法。与传统的光流方法不同，我们方法的所有参数都可以是 学习端到端，最大限度地提高动作识别性能。此外，我们的层设计用于计算 任何表示渠道的"流动"，而不是限制其 输入是传统的RGB框架。

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我们的方法是完全可微卷积层 灵感来自光流算法。与传统的光流方法不同，我们的方法的所有参数都是可以计算的 端到端学习，最大限度地提高动作识别性能。此外，我们的层被设计用来计算 任何表示通道的“流”，而不是限制其 输入为传统RGB帧。

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