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面具与压缩：持续学习中高效基于骨架的动作识别
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
使用骨骼数据进行动作识别的CHARON网络在Split NTU-60和Split NTU-120数据集上表现出色，提高了识别准确性，同时最小化计算开销。
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关键要点
- 使用骨骼数据进行动作识别的CHARON网络表现出色。
- CHARON通过连续学习的上下文提高了识别准确性。
- 采用均匀采样、插值和基于掩模的内存高效训练阶段等技术。
- 在Split NTU-60和Split NTU-120数据集上进行实验，CHARON树立了新的基准。
- CHARON在保持一致性能的同时，最小化了计算开销。
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