"Consistent Constraint based Video-Level Learning for Action Recognition"

提出了一种与传统的训练输入方式不一样的方法，将整个视频作为网络的输入而不仅仅是视频里面的部分帧，通过构造一致性约束损失，提升行为识别的精度。

list文件夹里存放了训练和测试的文本文件

在input_sort.py文件里修改数据地址

训练：运行CONSIST_SINGLE_TRAIN_L2_RECYCLE.py

测试：运行predict+toupiao_labels.py

获取最后的模型地址：https://pan.hqu.edu.cn/share/50bc9aac03c97ad6b353c1a2f9