要進一步提高所提出方法在Real Life Violence Situations數據集上的性能，可以考慮以下幾個策略：
數據增強：透過數據增強技術，如隨機裁剪、旋轉、翻轉和顏色變換等，來增加訓練數據的多樣性，這樣可以幫助模型更好地學習到不同場景下的暴力行為特徵。
多模態融合：結合光流信息和RGB幀的特徵，利用光流來捕捉運動信息，這樣可以增強模型對於動作變化的敏感度，從而提高暴力檢測的準確性。
改進的網絡架構：考慮使用更輕量級的卷積神經網絡（CNN），如MobileNet或EfficientNet，這些網絡在保持高準確率的同時，能夠減少計算複雜度，從而提高實時性能。
超參數調整：進行更細緻的超參數調整，包括學習率、批次大小和訓練輪數等，以找到最佳的訓練配置，進一步提升模型的性能。
集成學習：將多個模型的預測結果進行集成，通過投票或加權平均的方式來提高最終的預測準確率，這樣可以減少單一模型的偏差。