1.论文原称：Simonyan K, Zisserman A. Two-stream convolutional networks for action recognition in videos[C]//Advancesin neural information processing systems. 2014: 568-576
2.主要贡献：
1.提出了一个双流卷积网络模型，其包括了空间网络和时间网络。
2.在有限的数据集上，提出了一个在多帧密集光流帧上有很好效果的模型。（指的还是那 个双流卷积网络）
3.提出多任务学习，将模型在两个不同的行为分类数据集上训练，增加了训练数据和提高了训练效果。
3.双流模型结构
如上图所示，模型分为两部分，spatial stream部分以单帧图片作为输入，temporal stream 部分以多帧图像的的光流作为输入，两部分在经过softmax后进行late fusion。论文提出了两种融合方法，一种是采用平均的方式，另一种是训练一个多分类的SVM分类器，SVM分类器采用L2-Softmax作为输入。
3.1 光流卷积网络
采用L+1帧图像进行光流计算（这些都是在模型开始之前就计算好了的），得到2L（每2帧图像可得到一个x方向和y方向的光流）帧，这2L帧的顺序是2k-1为x方向，2k为y方向。（论文对L的取值进行了对比实验，发现取10比较好）
双向光流：在t时刻，取t+L /2作为前向流，t -L/2 作为反向流（这里的反向流在论文里说的是计算相反方向的位移，我不清楚它的意义在哪，有什么用），这样得到的还是2L帧。
减去平均流：一般来说两帧图片的光流不仅包括了图片内物体的移动，也包括了相机的移动。但模型只需要对物体的移动流进行训练，因此论文提出计算光流的平均值，然后逐点减去这个均值，就避免了相机移动给模型训练带来影响。 模型是固定的尺寸：224x224x2L。（注意这里的L指的是光流，不是原始图像）
关于去除相机运动带来的影响，在iDT论文中专门提出了一种方法，而iDT也成为了后来众多卷积网络SOTA模型必与之进行效果对比的模型。关于iDT论文的解读请扫描文末的二维码关注公众号（CV技术指南）可看到。
数据集：UCF-101和HMDB-51
4.多任务训练
数据集太少会导致过拟合，为了避免这种情况，论文设置了两个softmax Layer,一个用在UCF-101上，另一个在HMDB-51，它们有各自的loss函数，两者求和作为训练的loss。
5.评估
5.1 空间网络有三种训练方式：
- 在UCF-101上重新训练
- 在ILSVRC-2012上预训练，在UCF-101上finetune。
- 固定预训练网络，只训练最后一层。
最后结果发现第三种方式效果更好。（这里为了防止过拟合，采用了Dropout）
5.2 时间网络主要测试了不同的L值得到的效果，前文我忽略的轨迹跟踪方式（感觉没必要提，不是论文的重点）与光流跟踪方式的效果对比，以及有无减去平均流的效果对比。
得到的结论：L取10比较好，减去平均流能提高效果，但不明显，轨迹流跟踪不及光流效果好
5.3 进行了单向光流和双向光流的效果对比，采用平均融合与训练SVM来融合的效果对比，与传统识别方法的效果对比，以及有无多任务训练的效果对比
结论：multi-tasks learning是有效果的
结论：对于卷积网络的融合，采用SVM分类器融合要比取平均的效果更好，双向光流没什么效果。（事实证明，真的没啥用，论文原文说的：using bi-directional flow is not beneficial in the case of ConvNet fusion;）
结论：它比传统方式识别效果好。
如有错误或不合理之处，欢迎在评论中指正。
