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Unified Skeleton-Based Dense Representation Learning with Multi-Grained Feature Decorrelation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种统一基于骨架的密集表示学习框架（USDRL），有效解决了负样本生成困难和局部细致表示不足的问题。通过多粒度特征去相关，显著提升了密集预测任务的性能，实验结果表明该方法优于现有技术。
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关键要点
- 本研究提出了一种统一基于骨架的密集表示学习框架（USDRL）。
- USDRL有效解决了负样本生成困难和局部细致表示不足的问题。
- 该框架通过在时间、空间和实例领域进行多粒度特征去相关，显著提升了密集预测任务的性能。
- 实验结果表明，USDRL方法优于现有的最高水平方法。
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