A Large-Scale Study on Unsupervised Spatiotemporal Representation Learning

导言/摘要

提出一种框架，将神经网络进一步扩展为时空表述学习，在四种情况下扩展效果很好:

(i)不同的无监督框架，

(ii)训练前数据集，

(iii)下游数据集，

(iv)骨干架构。

源代码

该领域待解决问题

背景简述

论文提出的问题

解决问题手段/步骤

method原理

实验结果

实验结论

参考文献

[1] 引用文章标题1

[2] 引用文章标题2

[3] 引用文章标题3