Comparison to other motion represen

Comparison to other motion representations We compare to existing CNN-based motion representation methodsto confirm the usefulness of our representation flow. Forthese experiments, when available, we used code providedby the authors and otherwise implemented the methods ourselves. To better compare to existing works, we used (16×)224 × 224 images. Table 8 shows the results. MFNet [15]captures motion by spatially shifting CNN feature maps,then summing the results, TVNet [5] applies a convolutionaloptical flow method to RGB inputs, and ActionFlowNet

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与其他运动表示的比较我们与现有的基于CNN的运动表示方法 进行比较，以确认我们的表示流程的实用性。对于 这些实验，如果可用，我们将使用 作者提供的代码，并自行实现这些方法。为了更好地与现有作品进行比较，我们使用（16×） 224×224图像。表8示出了结果。MFNet [15] 通过在空间上移动CNN特征图来捕获运动， 然后对结果求和，TVNet [5]将卷积 光流方法应用于RGB输入，而ActionFlowNet

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与其他运动表示相比，我们比较了现有的基于CNN的运动表示方法 以确认我们的表示流的有用性。对于 这些实验，当可用时，我们使用提供的代码 由作者和其他实施的方法自己。为了更好地与现有作品相比，我们使用了（16×） 224 × 224 张图片。表 8 显示结果。MF网络 [15] 通过空间移动 CNN 功能地图捕捉运动， 然后总结结果， TVNet [5] 应用一个卷积 到 RGB 输入的光学流法和行动流网

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比较其他运动表示我们比较现有的基于CNN的运动表示方法 以确认我们的表示流的有用性。为了 这些实验，如果可用，我们使用提供的代码 由作者和其他实现的方法自己。为了更好地与现有作品进行比较，我们使用了（16×） 224×224个图像。表8显示了结果。MFNet[15] 通过空间移动CNN特征图捕捉运动， 然后对结果求和，TVNet[5]应用卷积函数 光流法到RGB输入，以及ActionFlowNet

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