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行为预测的深度学习技术综述
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该文介绍了一种基于多阶段LSTM网络的动作预测方法，能够在视频序列仅有少量片段的情况下实现高准确度的预测。在多个公开数据集上，相对提升了22.0％（JHMDB-21），14.0％（UT-Interaction），和49.9％（UCF-101）的准确率。
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关键要点
- 提出了一种基于多阶段LSTM网络的动作预测方法。
- 该方法运用上下文感知和动作感知特征。
- 引入了一种新的损失函数以提高预测准确度。
- 在视频序列仅有少量片段的情况下实现高准确度的预测。
- 在多个公开数据集上超过了先前最优的动作预测方法。
- 相对提升了22.0％（JHMDB-21），14.0％（UT-Interaction），和49.9％（UCF-101）的准确率。
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