CNNs) and addition/multiplication/c

CNNs) and addition/multiplication/concatenation fusion. InTable 4, we compare different fusion methods for differentlocations in the network. We find that fusing RGB information is very important “when computing flow directly fromRGB input”. However, it is not as beneficial when computing the flow of representations as the CNN has alreadyabstracted much appearance information away. We foundthat concatenation of the RGB and flow features performpoorly compared to the others. We do not use two-streamfusion in any other experiments, as we found that computingthe representation flow after the 3rd residual block providessufficient performance even without any fusion.

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CNN）和加法/乘法/级联融合。在 表4中，我们比较 了网络中不同位置的不同融合方法。我们发现，“当直接从 RGB输入计算流时”，融合RGB信息非常重要。但是，当计算表示流时，它没有CNN已经 将很多外观信息抽象出来的好处。我们发现 ， 与其他特征相比，RGB和流特征的连接效果较差。我们没有 在任何其他实验中使用两流融合，因为我们发现即使在没有任何融合的情况下 ，在第三个残差块之后计算表示流也可以提供 足够的性能。

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CNN）和加法/乘法/合并融合。在 表4，我们比较不同的融合方法 网络中的位置。我们发现，融合RGB信息是非常重要的"当计算流直接从 RGB输入"。然而，在计算表示流时，它并不像CNN已经 抽象了许多外观信息了。我们发现 RGB和流功能的连结执行 与其他人相比很差。我们不使用双流 融合在任何其他实验中，因为我们发现，计算 第3个剩余块提供的表示流 足够的性能，即使没有任何融合。

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和加法/乘法/级联融合。在 表4，我们比较了不同融合方法的不同 网络中的位置。我们发现，融合RGB信息是非常重要的，当计算流直接从 RGB输入”。然而，当计算表示流时，它并不像CNN已经做的那样有益 提取了大量的外观信息。我们发现 RGB和流特性的串联执行 与其他人相比很差。我们不使用双流 在任何其他实验中，我们发现 第三个剩余块之后的表示流提供 即使没有任何融合，也有足够的性能。

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