贡献
将深度神经网络应用于视频动作识别的难点，是如何同时利用好静止图像上的 appearance information以及物体之间的运动信息motion information。本文主要有三点贡献：
1.提出了一种融合时间流和空间流的双流网络；
2.证明了直接在光流上训练的网络，即使训练集很小，仍能获得很好的效果；
3.在两个动作识别数据集上使用多任务学习（multi-task learning），同时训练一个backbone，可以增加训练数据量，提高模型性能。
简介
所谓two-stream是指空间stream和时间stream，视频可以分成空间与时间两个部分，空间部分指独立帧的表面信息，关于物体、场景等；而时间部分信息指帧间的光流，携带着帧之间的运动信息。相应的，所提出的网络结构由两个深度网络组成，分别处理时间与空间的维度。
网络结构
结构如下图所示：
- Spatio Stream Convet：空间流卷积网络，输入是单个帧画面（静态图片），主要学习场景信息。因为是处理静态图片，所以可以使用预训练的模型来做，更容易优化。最后根据网络输出的特征得出一个logist（假设模型是在UCF-101数据集上做测试，数据集共101个类，logist是softmax之后的类别概率，那么时间流网络的输出就是一个1×101维的向量）。
- temporal stream convet：时间流卷积网络（光流网络），输入是光流图像，通过多帧画面的光流位移来获取画面中物体的运动信息，最后也根据网络输出的特征得出一个logist。
- 光流输入显式地描述了视频帧之间的运动，而不需要CNN网络去隐式地估计运动信息，所以使得识别更加容易。加入时间流卷积网络之后，模型精度大大提升。
- 直接以光流做输入来预测动作，而不用CNN本身去学动作信息，大大简化了学习过程。
融合有两种方式：
- late fusion融合：两个logist加权平均得到最终分类结果（比如两个softmax向量取平均，再做一个argmax操作）。
- 将softmax分数作为特征再训练一个SVM分类器。
