RGB differences to achieve state-of

RGB differences to achieve state-of-the-art performance.Unlike prior works, our proposed model with representation flow layers relies only on RGB input, learning far fewerparameters while correctly representing motion with the iterative optimization. It is significantly faster than the videoCNNs requiring optical flow input, while still performing asgood as or even better than the two-stream models. It clearlyoutperforms existing motion representation methods including TVNet [5] and OFF [21] in both speed and accuracy,which we experimentally confirm.

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RGB差异可实现最先进的性能。 与先前的工作不同，我们提出的具有表示流层的模型仅依赖RGB输入，学习更少的 参数，同时通过迭代优化正确地表示运动。它比 需要光流输入的视频CNN显着快，同时仍能 达到甚至优于两流模型。 在速度和准确性上，它明显优于现有的运动表示方法，包括TVNet [5]和OFF [21]， 我们通过实验证实了这一点。

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RGB 差异，实现最先进的性能。 与以前的工作不同，我们建议的具有表示流层的模型仅依赖于 RGB 输入，学习量要小得多 参数，同时正确表示运动与迭年优化。它明显快于视频 需要光流输入的 CNN，同时仍执行为 好，甚至比双流模型更好。很明显 在速度和准确性方面都优于现有的运动表示方法，包括 TVNet [5] 和 OFF [21]， 我们实验确认。

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RGB差异达到最先进的性能。 与以往的工作不同，我们提出的具有表示流层的模型只依赖于RGB输入，学习量要少得多 参数的同时，用迭代优化方法正确地表示运动。它比视频快得多 需要光流输入的CNN，同时仍作为 与双流模型相当甚至更好。很明显 在速度和精度上都优于现有的运动表示方法，包括TVNet[5]和OFF[21]， 我们通过实验证实了这一点。

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