本文提出了一种使用自我监督变压器网络的社交组活动识别（SoGAR）的新方法，可以有效利用未标记的视频数据，通过利用变化的帧率创建局部和全局视图来提取空时信息，并通过提取来自同一视频的对比视图的特征的自我监督目标，确保跨空时域中的特征是一致的。该方法在使用变压器模型方面具有高效性，可以沿着空时维度建模长期关系，并在三个小组活动识别基准测试中取得了最新的成果，在 F1-score，MCA 和 MPCA 指标方面超越了当前最新技术。

Apr, 2023

本文提出了一种新的、简单、有效的自我监督空间时间变换器（SPARTAN）方法来使用未标记的视频数据对小组活动识别（GAR）进行识别。该方法采用 encoder 提取视频特征，并进行长期关系建模，通过处理不同的空间尺度和帧率来进行自我监督训练，最终在 NBA 和排球数据集上显著优于现有的最先进算法。

Mar, 2023

本文提出了一种名为弱监督组活动识别 (GAR) 的新任务，通过利用社交自适应模块 (SAM) 从嘈杂数据中推理关键人物和帧，改善了 NBA 数据集和常用排球数据集的识别准确率。

Jul, 2020

本文提出一种基于 actor-transformer model 认知视频中的个人行为和组群活动的模型，并通过 2D 姿态网络和 3D CNN 等方式提供丰富的个人动态和静态信息表示，从而在公开数据集上取得了显著的效果。

Mar, 2020

本研究提出了一种新的基于 Transformer 模型的团队活动识别方法，该方法借助注意机制对部分环节进行定位与编码，再对其进行聚合以反映整个活动的完整背景和每个环节的时间演化，无需借助较强的监督方法，在两个基准测试中均表现良好。

Apr, 2022

Rendered Pose based Group Activity Recognition System (RePGARS) is a deep learning-based approach that outperforms existing algorithms in group activity recognition without relying on ground truth tracking information.

Jan, 2024

提出一种新颖的半监督、多层级顺序生成对抗网络（MLS-GAN）架构来进行群体活动识别，该网络架构利用个人和场景等级的特征，通过 LSTMs 实现映射，通过新颖的门控融合单元进行基于动作的特征融合，学习当前群体活动的中间表示或 “动作代码”，并具有半监督行为，可实现群体动作分类，相较于其他结构表现出更优秀的效果。

Dec, 2018

在这项研究中，我们提出了一种基于多演员预测学习的自监督方法，用于流媒体视频中的社交活动识别。通过使用视觉语义图结构，我们对社交互动进行建模，从而实现了关系推理，使其在具有最少标记数据的情况下具有鲁棒性表现。该方法在标准群体活动识别基准上取得了竞争性的性能，并通过三个公开可用的动作定位基准的评估证明了其可泛化到任意动作定位的能力。

Jun, 2024

本研究提出了一种基于深度强化学习的新方法，通过构建语义关系图来显式地对人之间的关系进行建模，并应用两个代理来逐步优化低层次的空间 - 时间特征和高层次的语义关系，在离散动作空间中，特征蒸馏代理通过提炼最具信息量的关键帧来优化低层次特征，在连续动作空间中，关系门控代理调整高层次的语义图以更多地关注与群体相关的关系，实验结果表明，该方法在两个广泛应用的基准上具有有效性和优越性。

Aug, 2019

本文提出了一种基于 Transformer、RGB-D 数据和自注意力机制的循环视角动作识别框架，该框架优于现有的方法并在两个大型数据集和一个小型数据集上进行了经验证实验。

Jan, 2021