가능 한 일 실현 형태 에서 는 , 예 로서 k 번 째 의 목표 비디오 프레임 에 대응 하 는 제 5 특징 정보 ( 제 5 특징 정보 ( k ) 로 약칭 함 ) 를 채택 하 고 , k ＋ 1 번 째 의 목표 비디오 프레임 에 대응 하 는 제 5 특징 정보 ( 제 5 특징 정보 ( k ＋ 1 ) 로 약칭 함 ) 에 대해 채널 마다 제 3 합성곱 처리 를 행하 고 , 예 를 들 면 , 합성곱 커널 이 3 × 3 의 2 D 깊이 분리 합성곱 층 에 의해 제 5 특징 정보 ( k ＋ 1 ) 에 대해 제 3 합성곱 처리 를 행하 고 , 제 3 합성곱 처리 에 의해 얻 어 진 결과 와 제 5 특징 정보 ( k ) 의 감산 을 하 고 , k 번 째 의 목표 비디오 프레임 에 대응 하 는 제 6 특징 정보 를 취득 하 도록 해도 되 고 , 제 6 특징 정보 의 차원 은 제 5 특징 정보 의 차원 과 동일 하 고 , C / 16 ×H×W 이 다 . 각 제 5 특징 정보 에 대해 제 3 합성곱 처리 를 각각 행하 고 , 직전 의 제 5 특징 정보 와 의 감산 을 하 고 , 제 6 특징 정보 를 취득 하 도록 해도 된다 . 제 6 특징 정보 는 인접 하 는 2 개 의 목표 비디오 프레임 에 대응 하 는 제 5 특징 정보 사이 의 동작 차분 정보 를 나타내 고 , 즉 2 개 의 목표 비디오 프레임 에서 의 대상물 의 동작 차 를 나타내 고 , 대상물 의 동작 을 결정 하 기 위해 사용 할 수 있 다 . 예 로 는 , 상기 감산 의 순서 에서 T - 1 개 의 제 6 특징 정보 를 취득 할 수 있 고 , T 번 째 의 목표 비디오 프레임 에 대응 하 는 제 5 특징 정보 와 , 파라미터 가 전부 0 인 행렬 에 제 3 합성곱 처리 가 실시 된 처리 결과 와 감산 을 하 거나 , 또는 파라미터 가 전부 0 인 행렬 과 직접 감산 을 하 고 , T 번 째 의 목표 비디오 프레임 에 대응 하 는 제 6 특징 정보 를 취득 하 도록 해도 되 고 , 또는 전부 0 인 행렬 을 제 6 특징 정보 로 하 고 , T 번 째 의 목표 비디오 프레임 에 대응 하 는 제 6 특징 정보 를 취득 하 도록 해도 된다 . 즉 , T 개 의 목표 비디오 프레임 에 각각 대응 하 는 T 개 의 제 6 특징 정보 를 합계 로 취득 할 수 있 다 . 또한 , T 개 의 제 6 특징 정보 를 통합 함 으로써 , 차원 이 T×C / 16 ×H×W 의 제 6 특징 정보 를 취득 할 수 있 다 .