《Learning Spatio-Temporal Features with 3D Residual Networks for Action Recognition》
                                                                                                                    ——百度老师带领解读

具有时空三维核的卷积神经网络(3D CNNs)能够直接从视频中提取时空特征进行动作识别。虽然由于3D内核的参数太多，但是利用最近巨大的视频数据库，3D cnn得到了极大的改进，且3D神经网络的架构相对较浅。文中作者提出了一个基于ResNets的3D CNNs以更好的动作表示，百度老师从相关介绍、论文方法、结果展示以及代码解读详细、直观地带我们领读了文章，讲解非常清晰，不仅对文章中的理论知识、方法论和优缺点进行了详细讲解，还对代码进行了简要分析，重点指出文章中的许多内容需结合代码才能更加清晰的理解，这点很关键。老师讲解的部分内容如下：

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