AbstractIn this paper, we propose a

AbstractIn this paper, we propose a convolutional layer inspiredby optical flow algorithms to learn motion representations.Our representation flow layer is a fully-differentiable layerdesigned to capture the ‘flow’ of any representation channelwithin a convolutional neural network for action recognition.Its parameters for iterative flow optimization are learned inan end-to-end fashion together with the other CNN modelparameters, maximizing the action recognition performance.Furthermore, we newly introduce the concept of learning‘flow of flow’ representations by stacking multiple representation flow layers. We conducted extensive experimental evaluations, confirming its advantages over previous recognitionmodels using traditional optical flows in both computationalspeed and performance. The code is publicly available. 1

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摘要 在本文中，我们提出了一种 受光流算法启发的卷积层，以学习运动表示。 我们的表示流层是一个完全可区分的层， 旨在捕获 卷积神经网络中任何表示通道的“流”以进行动作识别。以端到端的方式与其他CNN模型参数一起 学习其用于迭代流优化的参数，从而最大程度地提高动作识别性能。此外，我们新引入了通过堆叠多个表示流层来学习“流的流”表示的概念。我们进行了广泛的实验评估，证实了其与以往相比的优势 在计算 速度和性能上都使用传统的光流模型。该代码是公开可用的。1个

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抽象 在本文中，我们提出了一个卷积层的启发 通过光流算法来学习运动表示。 我们的表示流层是一个完全可区分的层 旨在捕获任何表示通道的"流" 在用于行动识别的卷积神经网络内。 其迭发流量优化参数在 与其他 CNN 模型一起的端到端时尚 参数，最大限度地提高动作识别性能。 此外，我们新引入了学习的概念 通过堆叠多个表示流层来表示"流流"。我们进行了广泛的实验评估，确认了它比之前的识别优势 在计算中使用传统光流的模型 速度和性能。代码是公开的。1

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摘要 在本文中，我们提出了一个卷积层 通过光流算法学习运动表示。 我们的表示流层是一个完全可微层 设计用于捕捉任何表示通道的“流” 在卷积神经网络中进行动作识别。 文中学习了迭代流优化的参数 一个端到端的时尚与另一个CNN模式 参数，最大化动作识别性能。 此外，我们还引入了学习的概念 通过堆叠多个表示流层来实现“流的流动”表示。我们进行了广泛的实验评估，证实了它的优势，比以前的承认 在两种计算方法中使用传统光流的模型 速度和性能。代码是公开的。1

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