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Ske2Grid: 面向动作识别的骨架到网格表示学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了Ske2Grid，一种用于改进基于骨骼的动作识别的新型表示学习框架。Ske2Grid通过定义规则卷积操作在人体骨骼的新颖网格表示上构建和学习紧凑的图像样式的网格块，并提出了三种新的设计来增强网格表示的表达能力。实验证明，Ske2Grid在六种基于骨骼的动作识别数据集上明显优于现有的基于图卷积网络的解决方案，且无需额外修饰。
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关键要点
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该研究提出了Ske2Grid，一个用于改进基于骨骼的动作识别的新型表示学习框架。
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Ske2Grid通过定义规则卷积操作在人体骨骼的新颖网格表示上构建和学习紧凑的图像样式的网格块。
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提出了三种新的设计来增强网格表示的表达能力。
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实验证明，Ske2Grid在六种基于骨骼的动作识别数据集上明显优于现有的基于图卷积网络的解决方案。
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Ske2Grid的应用无需额外修饰。
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