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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为Temporal Squeeze（TS）池化的视频表示学习方法，通过转化视频帧为少量图像来提取移动信息。作者设计了Temporal Squeeze Network（TeSNet）视频分类模型，并在两个基准测试上与最先进的方法进行了比较。
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关键要点
- 提出了一种新的视频表示学习方法：Temporal Squeeze（TS）池化。
- 该方法从长序列的视频帧中提取必要的移动信息，并将其映射成少量图像。
- 将Temporal Squeeze池化嵌入到现有的卷积神经网络中，设计了Temporal Squeeze Network（TeSNet）视频分类模型。
- 生成的Squeezed Images包含视频帧中的必要移动信息，优化视频分类任务。
- 在两个视频分类基准测试上评估了体系结构，并与最先进的结果进行了比较。
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