1、2014.Two-stream convolutional networks for action recognition in videos
两个流：空间流做single frame，时间流做multi-frame对稠密光流做CNN处理。两个流分别经过softmax后做class score fusion,（平均法 or SVM）。
2、2015.Towards Good Practices for Very Deep Two-Stream ConvNets
空间流3 channel,时间流10 channel。
trick:
1.空间流在ImageNet上预训练，时间流中的光流转换为0-255灰度图在ImageNet上预训练。
2.learning rate：时间流5e-3，1W个Iteration*0.1，3W次停止。空间流1e-3,4K个Iteration*0.1，1W次停止。
3.data argmentation:由于数据集过小的原因，采用裁剪增加数据集，4个角和1个中心，还有各种尺度的裁剪。从{26,224,192,168}中选择尺度与纵横比进行裁剪。
4.high dropout rate
5.多GPU训练
有PyTorch源码
3、16年Temporal Segment Networks Towards Good Practices for Deep Action Recognition
和上一篇是同一批作者，应该是把上一篇的内容丰富了一些，但还没有具体去看。上一篇5页，这一篇17页，后面再说吧。
提出两点贡献：
提出一个temporal segment network(TSN)网络，基于视频的动作识别网络，结合了稀疏时间采样策略，和大规模时间结构建模。（将视频分成K个序列，随机抽取一个，网络在所有的序列上共享参数）
一系列优化的策略，估计跟上一篇差不太多。
4、16年Convolutional Two-Stream Network Fusion for Video Action Recognition
此论文有公开源代码，用的是MATLAB。
5、17年Hidden Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition
此论文有公开源代码，用的是Caffe。
