本研究旨在探讨合成人类能否提高人类动作识别的性能，特别关注对不寻常拍摄视角的泛化能力，研究发现数据的合成和扩充可以带来性能的提升。

Dec, 2019

本文使用 3D 仿真数据进行预测未来人物轨迹，提出了一种通过增加仿真数据以学习鲁棒表示的新方法，可以更好地推广到未见过的真实数据，并在三个真实世界基准下实现了有希望的结果并在 Stanford Drone 和 the VIRAT/ActEV 数据集中取得了最先进的表现。

Apr, 2020

提出了两种新的评估方法来评估模型对训练和测试数据之间的分布差异的鲁棒性，通过采用梯度上升在数据增强参数上生成对分类模型具有挑战性的视频视图的增强视图，并通过 ' 课程 ' 调度视频增强的强度来解决鲁棒性问题。在现实世界的应用中，通过对比基准，在三种最先进的动作识别模型 - TSM、Video Swin Transformer 和 Uniformer 上实验表明了所提出的对抗性增强方法的优越性能，从而提高了视频动作识别性能。

Jan, 2024

本文介绍了 S3Aug，一种用于动作识别的视频数据增强方法。该方法通过分割和标签转换，从单个训练视频生成新的视频，并通过采样修改某些类别的标签图像，以生成多样的视频，并通过移动中间特征来增强生成视频帧之间的时间连贯性。通过在 UCF101、HMDB51 和 Mimetics 数据集上的实验证明了所提方法的有效性，尤其对于 Mimetics 数据集中的非上下文视频。

Oct, 2023

本文对现有的视频动作识别模型进行大规模的复杂性分析，提供了不同的基准数据集，并研究了现有模型对 90 种不同扰动的鲁棒性，结果表明，基于 Transformer 的模型相对于基于 CNN 的模型更具鲁棒性。

Jul, 2022

通过建立一个可解释的参数生成数码，我们使用程序生成和其他现代游戏引擎的计算机图形技术生成了一组逼真、多样化和符合物理规律的人类动作视频，含 39,982 个视频。利用 UCF101 和 HMDB51 数据集的实验表明，我们的方法可以通过结合使用大量合成视频和小型真实数据集，大幅提高识别性能，明显优于现有的无监督生成模型的微调。

Dec, 2016

我们提出了一种人体姿态模型，可表示与服装纹理、背景、光线条件、身体形状和摄像机视点无关的 RGB 和深度图像。通过开发一个综合训练数据的框架，我们学习了 CNN 模型并使用它们从真正的 RGB 和深度帧的人体动作视频中提取不变特征。在三个基准跨视图人体动作数据集的实验中，我们的算法在 RGB 和 RGB-D 动作识别方面明显优于现有方法。

Jul, 2017

本文提出了一种基于过程生成、物理模型和现代游戏引擎组件的人体运动视频生成方法，它可以生成一个包含 39,982 个视频的数据集，其中包括 35 个不同的动作类别。通过结合小的真实数据集，我们的方法可以显著提高视频行为识别性能，即使这些数据集的动作类别不同。

Oct, 2019

探究了一种称为 “Domain Randomization” 的技术，该技术使用非真实随机纹理来训练深度神经网络对象定位器，使得该定位器在真实环境中表现出色，并且可以应用于机器人控制中。

Mar, 2017

为了增强自动驾驶系统的有效性，本文提出了 ARSim，一个全自动、综合和模块化框架，用于通过将 3D 合成对象与真实多视图图像数据相结合，来提高真实世界场景的多样性和覆盖范围。实验结果表明，在各种自动驾驶感知任务上，使用增强数据集训练的网络性能更优。

Mar, 2024