所有的操作我们都写在了do.sh 这个文件里头
主要有rgb 和rgb diff
光流的提取，这里使用flownet2.0提取，出了些小小的操作并没有达到论文中的结果
经过我们的测试RGB 和 RGB diff 的联合分布模型 能够达到 89.32%的精度
首先你需要软连接你的weights ln -s ../weights weights
另外关于数据集你需要将其放在 ../dataset 文件夹里头
对于结果，我们将其放在 ./result 文件夹内 最后通过 python test_model 获得最终的模型结果
python vote --Flow None --RGB True --RGBDiff True 获得最终的投票结果
这里我们有几个list 文件一个是 test_list.txt
另外一个是train_list.txt 两个类型都是存放在，文件地址， 帧数 和类别，修改你可以按照这个list 修改即可。
所有的这个都是修改 TSN-Pytorch https://github.com/yjxiong/tsn-pytorch
但是他的存在一些bug 和问题，这里我对他进行了一些修正，和网络处理，进行了优化，达到了新的测试结果