Shap-Mix: 基于 Shapley 值引导混合的长尾骨骼动作识别
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。发表于: 。该研究针对长尾数据集中的人体动作识别问题,提出了一种名为 Shap-Mix 的新方法,通过挖掘代表性的运动模式来改善长尾学习。实验证明该方法在长尾和均衡设置下均获得了显著的性能提升。
骨架动作识别中存在数据不平衡的挑战。本文提出了一种平衡表示学习方法,通过动作探索策略和动作感知学习计划解决长尾问题。实验证明该方法在四个骨架数据集上取得了大幅改进和卓越的泛化能力。
该研究针对长尾数据集中的人体动作识别问题,提出了一种名为 Shap-Mix 的新方法,通过挖掘代表性的运动模式来改善长尾学习。实验证明该方法在长尾和均衡设置下均获得了显著的性能提升。
骨架动作识别中存在数据不平衡的挑战。本文提出了一种平衡表示学习方法,通过动作探索策略和动作感知学习计划解决长尾问题。实验证明该方法在四个骨架数据集上取得了大幅改进和卓越的泛化能力。