動作識別

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    論文 Harnessing Temporal Causality for Advanced Temporal Action Detection 探討了在時間動作檢測（Temporal Action Detection, TAD）中利用時間因果關系的重要性，并提出了一種新穎的混合因果塊（Hybrid Causal Block）來增強時間關系建模。
  • SA-DVAE：通過解耦變分自編碼器改進零樣本骨架動作識別
    動作識別是一個長期活躍的研究領域，具有廣泛的應用，如監(jiān)控、監(jiān)測和人機交互。根據輸入數據類型，動作識別可以分為基于圖像、視頻、深度和骨架的識別。本文聚焦于骨架動作識別，這種方法由于姿態(tài)估計和傳感器技術的進步，成為視頻動作識別的一個可行替代方案。骨架動作識別對外觀和背景變化具有魯棒性，但現有方法主要依賴于監(jiān)督學習，需要大量標注數據，這既昂貴又耗時。

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