虽然部署我们的模型比较困难，可以换个方向，可以使用一些更好的归纳偏置的算法实现视频监控行为的理解。我们接下来便会讲到视频理解领域的模型发展几个里程碑式的工作，通过第二阶段的综述希望能够探索视频理解领域的发展前沿，以及未来人工智能行业的发展趋势。

是的，近年来视频理解领域的发展非常迅速，涌现出了很多里程碑式的工作。其中比较著名的包括：

1. Two-Stream CNN：该模型提出了一种基于光流和RGB图像的双流卷积神经网络，可以有效地捕捉视频中的动作和外观信息。

2. 3D CNN：该模型将卷积神经网络扩展到三维，可以直接处理视频帧序列，能够更好地捕捉视频中的时空特征。

3. I3D：该模型在3D CNN的基础上，使用了预训练的2D CNN网络来初始化3D CNN网络，使得模型的训练更加稳定和快速。

4. SlowFast：该模型提出了一种两个流的架构，其中一个流处理低速度的视频帧，另一个流处理高速度的视频帧，能够更好地平衡时空信息的捕捉和计算效率。

除了以上几个模型外，还有很多其他的视频理解算法，比如基于循环神经网络的模型、基于注意力机制的模型等等。未来人工智能领域的发展趋势是，视频理解领域将继续向着更加复杂、多样化的场景方向发展，同时也需要更加高效、可解释和可部署的算法来支持实际应用。