Jan, 2024
基于骨架的动作识别的无监督空间时间特征增强与保真网络
Unsupervised Spatial-Temporal Feature Enrichment and Fidelity Preservation Network for Skeleton based Action Recognition
Chuankun Li, Shuai Li, Yanbo Gao, Ping Chen, Jian Li...
TL;DR通过研究 unsupervised learning 在基于骨骼的动作识别中的过拟合问题,本文提出了 Unsupervised spatial-temporal Feature Enrichment and Fidelity Preservation framework (U-FEFP) 以生成丰富的分布式特征,包含骨骼序列的所有信息,并通过 t-SNE 图验证了 U-FEFP 在 unsupervised skeleton based action recognition 上学到了更有辨识力的特征。