Jul, 2023

细粒度动作分析：一个多模态和多任务的花样滑冰数据集

PDF
TL;DR提出了一个多模态和多任务的花样滑冰数据集（MMFS），其中包含了动作识别和动作质量评估，收集了来自世界花样滑冰锦标赛的 11671 个视频片段，包含 256 个类别，包括空间和时间标签。
fine-grained action analysismulti-modalitymulti-task datasetfigure skatingaction recognition
发现论文，激发创造
  • FSD-10: 竞技体育内容分析数据集

    我们介绍了一个针对竞技体育视频特定的运动动作识别数据集 (FSD-10)，并在其中使用了一种关键帧 (KTSN) 分割网络方法。实验结果表明，这个数据集是衡量运动动作识别算法性能的理想基准，可以促进更健壮、先进的行动识别模型的发展。

    Feb, 2020

  • 学习稀疏时空视频映射，用于地面体操动作质量评估

    通过提出新的 AGF-Olympics 数据集和引入一种能适用于长期视频序列的注意力模块，我们可以更准确地评估运动员的运动能力表现。

    Jan, 2023

  • EV-Action：肌电 - 视觉多模态动作数据集

    本文提出了一个新的、大规模的 EV-Action 数据集，引入了骨架模态和肌电模态，并且介绍了一个基于肌电模态的动作识别框架，实现了多模态的人体动作分析。

    Apr, 2019

  • FineDiving: 一份针对过程感知的动作质量微观数据集

    本文提出考虑比赛运动的高层语义和内部时间结构是提高预测准确性和可解释性的关键，并根据 FineDiving 数据集和 Tempoal Segmentation Attention 模块来提高动作质量的评估方法。

    Apr, 2022

  • MultiSports：一个时空定位的多人体育动作视频数据集

    本文介绍了一个新的多人数据集 MultiSports，用于检测时空定位的体育动作，提供了一组细致的标注，以便作为未来时空动作检测的标准基准。

    May, 2021

  • RGB+D 视频中的行为识别深度多模态特征分析

    本文提出一种新的深度自编码器共享特定特征分解网络，将多模态信号分解成一系列组件，进而结合特征结构提出了一种结构化稀疏学习机以获得更好的分类性能，实验证明该方法在动作识别方面最先进。

    Mar, 2016

  • FineGym：一种用于精细行为理解的层次视频数据集

    本研究基于体操比赛视频开发了 FineGym 数据集，提供了具有三层语义层次的动作和子动作的时间标注，挑战了运动分析中的行为识别和区分问题。

    Apr, 2020

  • 基于骨架的多粒度时空图神经网络学习用于动作识别

    本文提出了一种新的基于骨架的动作分类方法，使用多层次空间时间图网络联合建模粗粒度和细粒度骨架运动模式，并采用双头图网络和跨头部通信策略来提取两个时空分辨率的特征，实验证明该方法在三个大规模数据集上取得了最先进的性能。

    Aug, 2021

  • 深度视频中的多模态多部分学习与动作识别

    提出了一种基于结构稀疏性的联合稀疏回归学习方法，利用来自稀疏部位集的多模态特征的组合将每个动作建模为结构稀疏性，以此来表示各个部位的动态和外观。

    Jul, 2015

  • 一种多任务学习方法用于行动质量评估

    提出了一种多任务学习方法来改善行动质量评估 (AQA) 的表现，此方法解决了细粒度行动识别、评注生成和评估 AQA 值三个相关任务，结果表明出优于单任务学习方法，获得了目前的最优结果。

    Apr, 2019