统一对比融合变压器用于多模态人类动作识别
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。提出了一种新的多模态融合架构 UCFFormer，它能够整合具有不同分布的数据以增强人类动作识别 (HAR) 的性能；通过使用统一 Transformer 来捕捉嵌入特征在时间和模态领域之间的相互依赖关系，并引入了分解的时间 - 模态注意力来高效执行自注意力，在各种模态之间减少特征分布上的差异，从而生成在语义上对齐的特征进行信息融合；在 UTD-MHAD 和 NTU RGB+D...
UCFFormer是一种多模态融合架构，能够整合具有不同分布的数据以增强人类动作识别的性能。UCFFormer使用统一Transformer来捕捉嵌入特征在时间和模态领域之间的相互依赖关系，并引入了分解的时间-模态注意力来高效执行自注意力，在各种模态之间减少特征分布上的差异，从而生成在语义上对齐的特征进行信息融合。在两个流行数据集上进行的性能评估表明，UCFFormer实现了最先进的性能。
