论文链接：R-C3D: Region Convolutional 3D Network for Temporal Activity Detection 代码地址（论文提供地址）：http://ai.bu.edu/r-c3d/ 该论文借鉴图像物体检测中的Faster-RCNN的思想，文章采用3D卷积来获取视频的时序信息，然后通过类似Faster-RCNN的rpn层和roi层输出时间维度的bound

开始学习视频理解方面，会在这儿记录看到的论文总结。 [视频算法解析一] C3D算法 [视频算法解析二] I3D算法 [视频算法解析三] ECO算法 介绍 高效的视频描述器有四点性质：1.通用性，这样可以用来描述各种类型的视频； 2.紧凑型？，当数据量较大时，可以很好的完成扩展性高的任务； 3.高效性，需要快速计算满足实时系统； 4.结构简单，方便实现。 以前的那些用2d卷积的方法

坑 不建议下软件转换，我也不知道我下的软件都有bug不能成功 还得直接靠matllab中的程序直接转换（有空写写坑） --------------------------分割线-------------------------------------- 直接贴图了，反正我当时把这些软件都尝试了下，在我电脑上都没能成功，最后还是用的matlab脚本成功处理了，可以进行缩放与IK。