action quality assessment | BriefGPT

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GAIA: AI 生成视频行动质量评估的重新思考
通过从因果推理的新颖视角进行大规模主观评估，我们构建了一个通用的人工智能生成动作数据集 GAIA，用以评估文本到视频模型在生成视觉合理的动作方面的能力。结果显示，传统的动作质量评估方法、近期 T2V 基准中与动作相关的指标以及主流的视频质量
PDFa month ago
CVPRFineParser: 一个用于人类动作质量评估的细粒度时空动作解析器
FineParser 是一种细粒度的时空动作解析器，通过学习人体为中心的前景动作表示并利用其细粒度的时间和空间对齐，最小化评估过程中无效背景的影响，从而提高行动质量评估的准确性和解释性。
PDF2 months ago
IJCAICoFInAl：利用粗到细的指令对鉴定行动质量进行增强
CoFInAl 提出了一种层级方法，将动作质量评估（AQA）改造为一个粗粒度到细粒度分类任务，通过与庞大的预训练任务对齐，以捕捉 AQA 中的微妙信号，实验结果在两个长期 AQA 数据集上取得了最先进的性能。
PDF2 months ago
CVPRLOGO: 用于群体动作质量评估的长视频数据集
构建了一个名为 LOGO 的多人长视频数据集，含有 8 名运动员的 200 个视频，用于行动质量评估。通过引入组信息和详细的动作过程注释，提出了一个简单而有效的方法来建模运动员之间的关系以及长视频中的潜在时序逻辑。系统地对几种常用的 AQA
PDF3 months ago
嵌套神经符号法对动作质量评估的研究
使用计算机视觉进行行动质量评估的研究通过神经网络从视频数据中提取可解释的符号，并应用规则进行质量评估。该研究以潜水为案例研究，发现领域专家更喜欢该系统，并认为它比纯粹的神经网络方法在潜水行动质量评估方面更具信息量。该系统还实现了先进的动作识
PDF4 months ago
MAGR：用于连续动作质量评估的流形对齐图正则化
用于持续评估中非静态技能变化的 Manifold-Aligned Graph Regularization (MAGR) 方法成功解决了静态旧特征和动态变化特征流形之间的不匹配问题，取得了比最近强基线模型更好的性能。
PDF4 months ago
多模态行动质量评估
通过提出一种渐进自适应多模态融合网络（PAMFN），该网络利用视觉信息和音频信息相结合以提高动作质量评估的准确性。研究表明，音频是一种有效的补充信息，尤其对于带有背景音乐的体育项目，如花样滑冰和韵律体操。PAMFN 由三个专注于各自信息的分
PDF5 months ago
QAFE-Net：面部表情质量评估与关键点热图
针对帕金森病患者的面部表情质量问题，本研究提出了一种新的基于地标引导的方法 QAFE-Net，通过结合时序地标热图和 RGB 数据来捕捉面部微小肌肉动作，并将其编码和映射到严重程度评分中，实验结果表明该方法在质量评估方面超过了同类作品，也在
PDF7 months ago
PECoP: 参数高效的连续预训练用于动作质量评估
通过增加额外的预训练阶段，我们引入了 PECoP 这一创新的参数高效的连续预训练框架，并通过自监督学习来减少领域转变对于迁移学习的影响。我们通过 3D 适配器，只更新适配器模块参数的方式，展示了 PECoP 提升最新的 AQA 方法（MUS
PDF8 months ago
通过任务一致的分数 - 辨别特征分布建模进行持续行动评估
连续学习的行动质量评估方法，通过任务一致的得分判别特征分布来减轻遗忘问题，并使用有限内存的特征 - 得分相关觉察重复数据，以及开发行动一般 - 特定图形来学习和解耦行动的知识。
PDF9 months ago
ECCV时序解析变换器用于动作质量评估
通过时间解析变压器将运动分解为时间部分级表示，采用对比回归与分级损失函数用于动作质量评估，提高了当前方法在多个 AQA 基准测试中的性能。
PDF2 years ago
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。
PDF2 years ago
TSA-Net：管道自注意力网络用于动作质量评估
本文提出了一种基于 Tube Self-Attention Network 的方法来评估视频中行动的质量，并通过引入单个对象跟踪器和 Tube Self-Attention Module 来提取丰富的时空上下文信息。此外，在 AQA-7,
PDF2 years ago
ICCV面向组群的对比回归算法在动作品质评估中的应用
本文提出了 CoRe 框架，通过组内视频对比来学习相对得分，进而利用 group-aware regression tree 将传统得分回归转化为粗分类和小区间回归两个子问题，从而在三个主流 AQA 数据集上取得了比以前方法显著更好的表现，
PDF3 years ago
基于混合动态静态上下文感知机制的长视频行为评估注意力网络
该研究开发了一种混合动态 - 静态上下文感知关注网络（ACTION-NET）, 以供评估运动视频的动作质量，并提出了一个上下文感知关注模块，可以提取更加强健的流特征，其中静态特征代表特定时刻的动作质量。此外，研究者收集和注释了新的韵律体操数
PDF4 years ago
CVPR动作质量评估中的不确定性感知评分分布学习
提出了一种基于分数分布学习的不确定性感知评分模型（USDL）来进行动作质量评估（AQA），该模型能够处理多个评委或他们的主观评估所造成的评分标签的内在模糊性，并且在多径不确定性感知分数分布学习（MUSDL）方法下能够探究评分的解耦组成部分，
PDF4 years ago
CVPR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。
PDF5 years ago
跨多个动作的行动质量评估
本研究通过实验探究在行动质量评估（AQA）环境中是否可能进行知识转移，发现跨多项行动学习单一模型可以提高性能。该实验基于作者发布的 AQA 数据集，在其中进行了 1106 个动作样本的实验，结果表明多项行为的合并样本有助于当前方法的性能提升
PDF6 years ago