下载地址：http://www.datascienceassn.org/sites/default/files/Two-Stream%20Convolutional%20Networks%20for%20Action%20Recognition%20in%20Videos.pdf
What’s problem?
这篇论文主要是介绍了一种新的视频卷积的方法，并且将其应用于UCF-101和HMDB-51数据集中进行行为分类问题，取得了很好的效果。
What’s the challenges?
视频处理中，不但要考虑单帧的情况，也需要考虑各帧之前的相关性，即要处理空间和时间的信息。
What’s the STOA?
论文中提出了新的神经网络结构（双流卷积神经网络），其中一个网络处理静止图片的卷积，另一卷积网络处理光流图的卷积，然后对两个网络的分类结果加权融合，得到最终的分类结果。
What’s the proposed solution?
What’s the performance of the proposed solution?
Conclusion
这篇论文的主要贡献是：
- 提出了双流卷积的网络结构；
- 将静止帧和多帧的稠密光流分别卷积，从而分离了视频的空间和时间两个维度。
- 因为vggnet网络很深，所以需要的数据量很大，所以作者结合了两个数据集来训练网络，取得了结果的优化。