要使用深度学习进行行为识别，需要能够处理视频数据中的空间（视觉）信息和时间（运动）信息的模型。最常见的方法是使用卷积神经网络（CNN）结合处理序列的架构，例如 3D CNN、双流网络（two-stream networks）或循环神经网络（RNN）。例如，3D CNN 在多个视频帧上应用卷积操作以直接捕捉运动模式，而双流网络则分别处理 RGB 帧和预计算的光流（运动向量），并融合它们的输出。更新的模型，如基于 Transformer 的架构（如 Video Swin Transformer），也利用注意力机制来衡量空间和时间特征的重要性。
数据预处理和增强对于训练鲁棒模型至关重要。视频通常被调整到固定分辨率（例如 224x224 像素）并分割成短片段（例如 16 帧的序列）。光流可以使用 OpenCV 的 Farneback 方法或 FlowNet2 等工具生成。为了提高效率，一些框架会预计算并存储光流数据。随机裁剪、水平翻转和时间抖动（改变帧采样率）等数据增强技术有助于防止过拟合。Kinetics、UCF101 或 HMDB51 等数据集常被使用，但特定领域的数据（例如体育或监控录像）可能需要自定义预处理。开发者还应平衡类别分布，并将像素值归一化到标准范围（例如 [-1, 1]），以确保训练稳定。
训练和部署涉及优化模型架构选择和计算资源。例如，可以在 Kinetics 上预训练的 3D ResNet-50 模型上进行迁移学习，然后在较小的数据集上进行微调。训练需要具备足够内存的 GPU，因为处理视频计算量很大。梯度检查点或混合精度训练等技术可以减少内存使用。对于实时应用，像 SlowFast（以较低帧率处理空间细节，以较高帧率处理运动）这样的模型可以平衡准确性和速度。训练后，量化或模型剪枝可以优化在边缘设备上的推理速度。PyTorch Video 或 TensorFlow 的 TF-Slim 等工具提供了预构建的层和管道，简化了实现。评估指标包括 top-1 准确率或平均精度（mAP），具体取决于使用案例。