视频分类算法（《《Learnable pooling with Context Gating for video classification》）

一般的视频理解方法通常对一段视频的间隔帧提取特征，取它们的极大值或均值来代表整段视频的特征，这是一种很简单的视频表示方法，但是容易陷入局部最优解，论文为此探索了一种可学习的池化技巧（learnable pooling techniques），它将多个算法（比如 Soft Bag-of-words, Fisher Vectors, NetVLAD, GRU and LSTM）相结合，共同组成视频特征

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