核心思想：
Slow Path:低帧率采样，用于识别空间信息。空间语音信息变化缓慢，可以很容易通过空间信息完成类别判断，所以使用低帧率采样就可以。
Fast Path:高帧率采样，用于识别运动信息。时间维度运动信息变化较快，为了捕获更强的运动上下文信息，需要使用高帧率采样。
生物学启发：
论文受到视觉系统的视网膜神经细胞启发，视网膜神经细胞中有80%左右的P-cells用于识别细粒度的空间信息和颜色等，同时在时间维度上具有较低的分辨率，主要致力于变换缓慢的数据信息（对应于论文中的Slow子网络）。有15%-20%左右的M-cells致力于快速的时间维度变换，比如快速运动，但是M-cells对空间信息或者颜色等不敏感（对应于论文中的Fast子网络）。
视频帧采样频率：
Slow分支：Slow分支的采样间隔为t，总共采样T帧
Fast分支：Fast分支的采样帧率是Slow分支的alpha倍，采样频率更高，采样粒度更细，总共采样alpha * T帧。
网络特性：
?????
??????Slow子网络：
????? Slow子网络可以是任何卷积模块，可以是2D或者3D卷积，用于提取图片的空间特征。
????? Fast子网络：
????? 为了能得到更高分辨率的时间维度特征，Fast网络不在时间维度上进行降采样操作（包括时间维度上的pooling或者stride > 1的卷积），所以Fast子网络的时间维度大小一直保持alpha * T。
????? 在保留了高维的时间维度特征之后，为了降低Fast网络的计算量，通过降低Fast网络输出层的channel数量来降低参数量和计算量。Fast网络与Slow网络的结构类似，但是每层的输出通道数只有Slow层的beta（beta=8）分支一，这样就大大降低了Fast网络的参数量和计算量，Fast网络的计算量（floating number operations, or FLOPs）占总计算量的20%左右，这也和之前的生物学启发相对应。降低了输出通道数之后，也降低了Fast网络对于空间特征的学习能力。
Slow、Fast特征融合：
????? 在Slow和Fast网络的每个阶段都进行一次特征的横向连接融合，将Fast网络的特征单向融合进入Slow网络。由于Slow和Fast网络具有不同的时间维度，所以横向连接要对Fast的特征进行转换之后再进行融合。
横向连接特征融合：
假设Slow分支的输出特征图形状是
，Fast分支的输出特征图形状是
，由于Slow和Fast具有不同的时间维度采样频率，Fast特征的时间维度更大，在特征融合前需要保持特征具有相同的时间维度、相同的空间维度。以下是几种将Fast特征融合到Slow特征的方式：
Time-to-Channel: 把
形状的特征变换为
形状的特征。
Time-strided sampling: 从
帧特征中采样
帧，将
形状的特征转换为
形状的特征。
Time-strided-convolution: 使用卷积核大小为5x1x1的3D卷积，卷积核输出通道数为
，时间维度的卷积步长为
，从而将
形状的特征转换为
形状的特征。实验证明这种融合方式效果最好。
论文实验中使用的
，所以Time-to-Channel之后的特征维度是
，与Slow分支的特征维度相等。Time-strided sampling之后的特征维度是
，与Slow分支的特征维度不相等。Time-strided-convolution之后的特征维度是
，与Slow分支的特征维度不相等。所以在进行特征融合实验时，Time-to_Channel与Slow特征形状相同可以使用sum和concat两种融合方式，而Time-to_Channel和Time-strided-convolution由于通道数和Slow不相等，只能进行concat特征融合。
在网络模型的最后，Slow和Fast子网络分别进行pooling，然后将pooling之后的特征进行concat叠加用于最终的模型预测。
对比实验：
对比消融实验得到最优的
以及Slow、Fast特征融合方式。