多模型行为识别中利用互补信息的模态混合器

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内容提要

UCFFormer是一种新的多模态融合架构,能够整合不同分布的数据以增强人类动作识别的性能。它使用统一Transformer捕捉嵌入特征在时间和模态领域之间的相互依赖关系,并引入分解的时间-模态注意力来高效执行自注意力。在UTD-MHAD和NTU RGB+D两个数据集上的评估表明,UCFFormer超越了竞争方法,实现了最先进的性能。

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