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Shap-Mix: 基于 Shapley 值引导混合的长尾骨骼动作识别
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
骨架动作识别在数据不平衡方面存在挑战。本文提出了一种新颖的平衡表示学习方法，通过空间-时间动作探索策略和分离的动作感知学习计划，解决长尾动作识别问题。实验结果表明，该方法在多个数据集上显著提升了识别性能和泛化能力。
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关键要点
- 骨架动作识别在现实场景中面临数据不平衡的挑战。
- 当前动作识别算法在训练数据中存在严重类别不平衡时性能下降。
- 提出了一种新颖的平衡表示学习方法来解决长尾动作识别问题。
- 采用空间-时间动作探索策略扩展样本空间，生成更有价值的样本。
- 设计了分离的动作感知学习计划，以减轻表示空间中的偏差。
- 在四个骨架数据集上验证了该方法的有效性，显示出显著的性能提升和优秀的泛化能力。
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延伸问答
长尾骨骼动作识别面临哪些挑战？
长尾骨骼动作识别面临数据不平衡的挑战，尤其是在训练数据中类别不平衡时，算法性能会显著下降。
Shap-Mix方法是如何解决长尾动作识别问题的？
Shap-Mix方法通过空间-时间动作探索策略扩展样本空间，并设计分离的动作感知学习计划来减轻表示空间中的偏差。
Shap-Mix方法的实验结果如何？
在四个骨架数据集上，Shap-Mix方法显示出显著的性能提升和优秀的泛化能力，相较于最先进的方法取得了一致的大幅改进。
什么是空间-时间动作探索策略？
空间-时间动作探索策略是一种重新平衡样本空间的方法，旨在生成更有价值的样本以改善长尾动作识别。
分离的动作感知学习计划有什么作用？
分离的动作感知学习计划旨在减轻表示空间中的偏差，通过从训练中分离尾类的表示学习来施加更有效的约束。
Shap-Mix方法在数据集上的验证结果是什么？
Shap-Mix方法在NTU RGB+D 60、NTU RGB+D 120、NW-UCLA和Kinetics等四个数据集上进行了验证，表现出显著的性能提升。
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