该研究设计了一个CNN-RNN架构和训练-推理框架，用于解决腹腔镜手术行动识别中的挑战。通过堆叠循环层，网络消除了内容扭曲和动作识别中的变异负面影响。帧采样策略有效地管理手术动作的持续时间变化，实现了高时间分辨率的动作识别。实验证实了该方法在动作识别方面优于静态CNN。