簡単なMLPによる骨格ベースの行動認識のための特徴学習

従来のグラフ畳み込みネットワーク(GCN)ベースの手法は複雑な特徴集約メカニズムに依存しており、一般化性と効率性が限られていた。本研究では、事前知識を必要とせず、単純なMLPベースのモデルであるSiT-MLPを提案し、骨格ベースの行動認識タスクに適用した。SiT-MLPは、点ごとの注意メカニズムを導入することで、空間-時間の相関関係をモデル化し、優れた性能を達成している。