stfnet双流卷积神经网络

STFNet是一种双流卷积神经网络，其中包括空间流神经网络（Spatial stream ConvNet）和时间流神经网络（Temporal stream ConvNet）\[2\]。空间流神经网络接受单帧图片作为输入，并输出分类概率\[2\]。它的网络结构包括5个卷积层、2个全连接层和一个softmax层，类似于AlexNet\[3\]。而时间流神经网络接受多帧光流作为输入，并输出分类概率\[2\]。最终的输出是通过对两个CNN输出的概率进行加权平均得到的\[2\]。STFNet的设计旨在结合空间和时间信息，以提高视频分类的性能。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [视频理解学习笔记（一）：双流卷积神经网络](https://blog.csdn.net/m0_50652864/article/details/130868741)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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