To evaluate the effectiveness of the local spatiotemporal feature extractor, we compare four different spatiotemporal networks including C3D [1]}, \(\rm I3D^{RGB}\)  [2]}, \(\rm I3D^{Optical-flow}\)  [2]} and I3D [2]} on LAD. As shown in Table REF , our method with C3D achieves a frame-level AUC of 77.21%. And the \(\rm I3D^{RGB}\)  and \(\rm I3D^{RGB}\)  based our method achieves 84.43% and 82.46% in terms of AUC, respectively. Our Method with I3D boosts the performance with a frame-level AUC of 86.93%.

Для оценки эффективности локального пространственно-временного извлекателя признаков мы сравнили четыре различные пространственно-временные сети, включая C3D [1], \(\rm I3D^{RGB}\) [2], \(\rm I3D^{Optical-flow}\) [2] и I3D [2] на наборе данных LAD. Как показано в таблице REF, наш метод с использованием C3D достигает показателя AUC на уровне кадра в 77,21%. Метод, основанный на \(\rm I3D^{RGB}\), и метод, основанный на \(\rm I3D^{Optical-flow}\), достигают показателей AUC равных 84,43% и 82,46% соответственно. Наш метод с использованием I3D повышает производительность с показателем AUC на уровне кадра в 86,93%.