关于少样本动作识别中空间关系的重要性

 原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。

通过整合空间关系和时间信息，本文提出了一种新型的少样本动作识别方法 Spatial Alignment Cross Transformer (SA-CT)，并利用预训练模型进一步提升性能。

本研究提出了一种基于LSTM的few-shot动作识别框架，通过最大化同类样本的相似性并最小化不同类之间的相似性来实现few-shot动作识别。实验结果表明，该方法在两个数据集上均取得了较好的效果。

LSTM few-shot动作识别 效果 数据集 相似性
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