针对体育训练视频中动作具有低类间变异性的问题，提出了一种新的双流三维时空卷积神经网络(T3DCNN).首先，以乒乓球训练为具体研究用例，构建了包含21个动作类别的训练运动视频数据集(记为PPTVD).然后，提出了T3DCNN模型，该模型的输入为RGB图像序列及其计算的光流，包含了双流时空卷积层.最后，通过实验评估验证提出的模型的有效性.结果显示，T3DCNN达到了90%的准确度，远超过了基线模型.
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