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insight - Skelett-Aktionserkennung
Simba: Mamba-Augmented U-ShiftGCN für die Erkennung von Skelettaktionen in Videos
Unser Simba-Modell integriert Mamba, ein selektives strukturiertes Zustandsraumsequenzmodell, in eine neuartige Encoder-Decoder-Architektur mit einem Shift-GCN-Rückgrat, um die Herausforderung der effizienten Modellierung von Langzeitsequenzen in Skelett-Aktionserkennungsaufgaben anzugehen.
Feingranulierte Seiteninfo-gesteuerte Dual-Prompts für die nullbasierte Skelett-Aktionserkennung
Eine neuartige Methode, die Seiteninfo und doppelte Prompt-Lernung für die nullbasierte Skelett-Aktionserkennung (STAR) nutzt, um die Feinabstimmung zwischen Skelett- und semantischem Raum zu verbessern und hochähnliche Aktionen besser zu unterscheiden.
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