本文探讨了动作质量评估（AQA）的多种方法，包括多任务学习、渐进自适应多模态融合网络和多阶段对比回归框架。这些方法通过结合视觉和音频信息、知识转移和不确定性感知评分模型，显著提升了评估性能。研究表明，细粒度特征和阶段性处理对AQA效果至关重要。

本文探讨了动作质量评估（AQA）的多任务学习方法，提出了MCoRe框架和渐进自适应多模态融合网络（PAMFN），通过结合视觉和音频信息提高评估准确性。研究表明，这些新方法在多个AQA基准测试中表现优异，解决了传统方法的不足。