要實現圖像和視頻的動態場景理解，可以使用深度學習框架中的一些技術和方法，例如：
卷積神經網絡（CNN）：CNN是處理圖像數據最常用的深度學習結構之一，可以通過卷積層、池化層和全連接層等結構來提取圖像的特征信息。
循環神經網絡（RNN）：RNN可以用于處理序列數據，例如視頻幀序列，可以捕捉視頻中的時間信息，從而實現對視頻的動態場景理解。
長短期記憶網絡（LSTM）：LSTM是一種特殊的RNN結構，可以解決RNN中的梯度消失和梯度爆炸問題，適合處理長期依賴關系的數據，可以用于視頻中的動態場景理解。
注意力機制（Attention Mechanism）：注意力機制可以讓模型在學習時集中關注重要的特征或區域，有助于提升模型的性能，在圖像和視頻場景理解中也可以使用注意力機制。
生成對抗網絡（GAN）：GAN是一種用于生成數據的深度學習結構，可以用于生成逼真的視頻場景，同時也可以用于圖像和視頻的動態場景理解任務中。
通過以上方法和技術的結合使用，可以實現對圖像和視頻動態場景的理解和分析，從而實現更加精準和準確的識別和分析任務。
