识别视频中的动作需要分析跨帧的空间和时间模式，以识别特定的运动或行为。这通常通过训练深度学习模型来处理图像序列并提取有意义的特征来实现。该过程结合了计算机视觉技术来理解视觉内容，并结合序列建模来捕捉运动动态。
一种常见的方法是使用 3D 卷积神经网络 (CNN)，它通过添加时间维度来扩展传统的 2D CNN。例如，像 C3D 这样的模型处理小的视频剪辑（例如，16 帧）作为输入，应用 3D 卷积直接从原始像素中学习时空特征。这使得该模型能够检测诸如人举起手臂或球在场地上移动等模式。然而，3D CNN 的计算成本很高，因此也使用诸如将 2D CNN 与循环神经网络 (RNN) 或 transformer 相结合的替代方案。例如，一个模型可能会使用 2D CNN（例如，ResNet）提取帧级特征，然后将这些特征传递给 LSTM 或 transformer 以建模时间关系。这种混合方法减少了计算量，同时仍然捕获运动上下文。
另一种方法涉及双流网络，它分别处理空间（RGB 帧）和时间（光流）信息。光流计算帧之间的像素级运动，通常使用诸如 Farneback 或 FlowNet 等算法进行预先计算。空间流分析单个帧以获取对象和场景上下文，而时间流则专注于运动。这些流在网络的后期融合以进行最终预测。例如，I3D（Inflated 3D）模型通过将 2D CNN 层“膨胀”成 3D 来处理这两个流，从而应用了这一概念。这种方法提高了诸如“跑步”或“开门”等动作的准确性，其中运动是关键线索。PyTorch 和 TensorFlow 等库提供了实现这些架构的工具，尽管光流计算会增加预处理开销。
最近的进展利用了基于 transformer 的模型，该模型使用自注意力来捕获跨帧的长程依赖关系。像 TimeSformer 这样的模型将视频分成空间和时间补丁，并在帧内和帧间应用注意力。这消除了对 3D 卷积的需求，并提高了更长序列的可扩展性。例如，一个 transformer 可能会通过关注运动员在数十个帧中的接近、起飞和着陆来识别“跳高”。在诸如 Kinetics-400 等大型数据集上进行预训练可提高性能，但需要大量资源。开发人员可以使用来自 Hugging Face 或 MMAction2 等框架的现成模型，根据应用程序需求（例如，实时监控与离线分析）平衡准确性和推理速度。选择正确的方法取决于数据集大小、硬件约束和所需延迟等因素。