注释卷积双流网络的结构

注释卷积双流网络的结构是指在深度学习中使用的一种网络结构，其中包含两个并行的卷积神经网络流，一般用于处理带有空间和时间信息的任务，例如视频分析。

该网络结构通常由两个主要部分组成：空间流和时间流。

1. 空间流（Spatial Stream）：空间流处理输入数据的空间信息，例如图像中的对象位置和形状等。它主要包含卷积层、池化层和全连接层等。空间流通常用于处理图像相关的任务。

2. 时间流（Temporal Stream）：时间流处理输入数据的时间信息，例如视频中的帧序列。它也包含卷积层、池化层和全连接层等。时间流通常用于处理视频相关的任务。

在注释卷积双流网络中，空间流和时间流是独立地进行训练，并最终将它们的特征进行融合，以得到最终的预测结果。融合的方式可以是简单地连接特征向量，也可以使用其他复杂的融合方法，如注意力机制等。

这种双流网络结构可以充分利用空间和时间信息，从而提高任务的性能。它在许多视觉任务中都取得了良好的效果，如动作识别、视频分类和行为检测等。