基于有向 Gromov-Wasserstein 差异的多视角动作识别
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。我们提出了一种多视角注意力一致性方法，使用有向 Gromov-Wasserstein 差异计算来自行动视频的两个不同视角的注意力之间的相似度。此外，在单视角数据集上训练时，我们的方法应用了神经辐射场的思想来隐式渲染来自新视角的特征。与最近的行动识别方法相比，我们提出的方法在三个大规模数据集（Jester，Something-Something V2 和 Kinetics-400）上取得了最先进的结果。
我们提出了一种多视角注意力一致性方法，使用有向 Gromov-Wasserstein 差异计算来自行动视频的两个不同视角的注意力之间的相似度。与最近的行动识别方法相比，我们提出的方法在三个大规模数据集上取得了最先进的结果。
