本研究提出了基于深度学习的时空注意力预测模型，其中采用两条流网络架构，探究了不同的信息融合机制。实验结果表明，采用运动信息可以有助于静态注意力估计，并取得了与最先进模型相竞争的结果。

Jul, 2016

本文提出了一个深度学习模型，通过数据增强技术和动态显著性模型来高效地检测视频中的显著区域，该模型在 DAVIS 和 FBMS 数据集上达到了最新的性能标准。

Feb, 2017

本文介绍了一种用于解释三维卷积神经网络的自动概念解释（ACE）框架，该框架基于高水平的 supervoxels 表示视频，并估计每个 Supervoxel 的重要性得分，可以发现不同重要级别的时空概念，并深入探索这些概念对目标任务（例如动作分类）的影响。

Jun, 2022

本文提出通过静态和运动信息的早期和后期融合检测和跟踪点匹配算法实现视频中时空动作检测，并使用递归 3D 卷积神经网络来预测并确定生成的动作分类和时间边界。通过引入动作足迹图以及 R3DCNN 卷积层中保留的特定空间特征来细化候选框，并在三个公共数据集上获得了优越的检测结果：UCFSports、J-HMDB 和 UCF101。

Nov, 2018

本文研究了几种用于视频分析的时空卷积形式，并研究了它们对动作识别的影响。我们在残差学习的框架下，实证演示了 3D CNNs 相对于 2D CNNs 的准确性优势。此外，我们还表明把 3D 卷积滤波器分解成单独的时空分量会显著提高准确性。最终，我们设计了一个新的时空卷积块 “R (2+1) D”，这种方法产生的 CNN 的结果与最新技术相当甚至更好，可以在 Sports-1M、Kinetics、UCF101 和 HMDB51 数据集上取得更好的表现。

Nov, 2017

本文提出了一种动作检测方法，使用从 2D 图像中物体检测领域的最新进展，利用形状和运动线索建立动作模型，并通过运动显著性选择图像区域提取时空特征建立强分类器，得出了时间一致的动作检测结果。

Nov, 2014

本研究通过优化设计网络结构，系统地探讨了关键网络设计选择，包括将大量 3D 卷积替换为低成本的 2D 卷积、可分离的空间 / 时间卷积和特征门控等，进而建立了一个有效而高效的视频分类系统。实验表明本文方法不仅速度更快，而且在行动分类基准测试（Kinetics、Something-something、UCF101 和 HMDB）以及两个行动检测（本地化）基准测试（JHMDB 和 UCF101-24）中的分类效果也比其他方法更有竞争力。

Dec, 2017

通过在大规模监督视频数据集上使用训练的深度三维卷积神经网络（3D ConvNets）提出了一种简单而有效的时空特征学习方法。我们的成果有三个：1）相对于 2D ConvNets，3D ConvNets 更适用于时空特征学习；2）所有层中具有小的 3x3x3 卷积核的同构体系结构是 3D ConvNets 中表现最佳的体系结构之一；3）我们学到的特征 —— 即 C3D（卷积 3D）—— 连同一个简单的线性分类器，在 4 个不同的基准测试中优于最先进的方法，并与其他 2 个基准测试中的最佳方法相当。此外，这些特征紧凑：只需 10 维便能在 UCF101 数据集上达到 52.8％的准确率，由于 ConvNets 的快速推理，计算效率也非常高。最后，它们在概念上非常简单易用且易于训练和使用。

Dec, 2014

该论文研究了使用深度卷积网络 (ConvNets) 学习的图像分类模型的可视化，提出了两种基于计算类别分数相对于输入图像的梯度的可视化技术，能够最大化类别得分或计算类别显著图以进行对象分割，最后建立起梯度卷积网络可视化方法和反卷积网络之间的联系。

Dec, 2013

本研究提出了一种基于高斯混合模型的时空注意力模型，并使用人类注视数据进行训练，相比先前的方法，该模型在影片显著性预测方面具有最先进的表现，并在动作分类准确性方面取得了改进。

Mar, 2016