本文设计了一种基于深度可分离卷积的长短时记忆学习模型-DSconv-LSTM,可以快速识别视频流中的目标行为.DSconv-LSTM使用深度可分离卷积来处理卷积LSTM学习单元中四个门的时空数据,从而大大降低了模型的复杂性.最后,利用两个公共视频数据集对DSconv-LSTM进行了评估.实验结果表明,DSconv-LSTM提升了模型的收敛性,大大减小了...