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针对视频中的完整行为建模,目前常用的方法为时间分段网络(Temporal Segment Network,TSN),但TSN不能充分获取行为的变化信息。为了在时间维度上充分发掘行为的变化信息,文中提出了行为关联网络Action-Related Network(ARN),首先使用BN-Inception网络提取视频中行为的特征,然后将提取到的视频分段特征与Long Short-Term Memory(LSTM)模块输出的特征拼接,最后进行分类。通过以上方法,ARN可以兼顾行为的静态信息和动态信息。实验