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基于3D姿态的花样滑冰时间动作分割：一种细粒度及跳跃过程感知的标注方法
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原文中文，约2100字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本研究创建了FS-Jump3D数据集，用于花样滑冰动作分割。提出了新的TAS数据集标注方法，并验证了3D姿态特征的有效性。
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关键要点
- 本研究创建了FS-Jump3D数据集，专注于花样滑冰动作分割。
- 提出了一种新的细粒度时间动作分割（TAS）数据集标注方法。
- 验证了3D姿态特征的有效性。
- FS-Jump3D数据集涵盖复杂的动态滑冰跳跃。
- 模型能够学习跳跃过程，提升技术判断的准确性。
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