工业场景中的主体视角 RGB + 深度行为识别

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

我们的研究集中在认识行为，特别是来自以自我为中心视角的行为，并结合深度模态从工业环境中识别行为。针对现实世界中多模态行为发生的困难，我们提出了一种训练策略，并通过后期融合来结合来自每种模态的预测，这在 MECCANO 数据集上明显优于先前的工作，并在 ICIAP 2023 的多模态行为识别挑战中获得第一名。

该研究提出了一种训练策略，用于识别工业环境中的多模态行为，并通过后期融合来结合每种模态的预测。该方法在 MECCANO 数据集上表现优异，并在 ICIAP 2023 的多模态行为识别挑战中获得第一名。

ICIAP 2023 MECCANO 数据集 后期融合 多模态行为识别 训练策略
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