Flow-of-flow We can stack our layer

Flow-of-flow We can stack our layer multiple times, computing the flow-of-flow (FoF). This has the advantage ofcombining more temporal information into a single feature.Our results are shown in Table 5. Applying the TV-L1 algorithm twice gives quite poor performance, as optical flowfeatures do not really satisfy the brightness consistency assumption, as they capture magnitude and direction of motion(shown in Fig. 5). Applying our representation flow layertwice performs significantly better than TV-L1 twice, but still

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流量我们可以多次堆叠图层，计算流量（FoF）。这具有 将更多时间信息组合成单个特征的优点。 我们的结果显示在表5中。两次使用TV-L1算法给出的性能相当差，因为光流 特征不能真正满足亮度一致性假设，因为它们捕获了运动的幅度和方向 （如图5所示）。 两次应用表示流层的性能明显优于TV-L1两次，但仍然

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流我们可以多次堆叠我们的层，计算流流（FoF）。这有优势 将更多的时间信息组合成一个单一的功能。 我们的结果显示在表 5 中。两次应用 TV-L1 算法的性能相当差，因为光流 功能并不真正满足亮度一致性的假设，因为它们捕捉运动的规模和方向 （如图5所示）。应用我们的表示流层 两次性能明显优于电视L1两次，但仍然

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我们可以多次叠加我们的层，计算流的流量（FoF）。这样做的好处是 将更多的时间信息组合成单个特征。 我们的结果如表5所示。两次应用TV-L1算法的性能相当差，如光流 特征并不真正满足亮度一致性假设，因为它们捕捉运动的幅度和方向 （如图5所示）。应用我们的表示流层 两次明显优于TV-L1两次，但仍然

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