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driving actions
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基于 Transformer 的 2D 姿势和时空嵌入融合的分心驾驶操作识别
该研究旨在通过将视频动作识别和 2D 人体姿势估计网络结合为一个模型,改善时间定位和分类准确性表现。最终,通过从不同的摄像头视角获取信息并消除误报,该模型在 2023 年 NVIDIA AI 城市挑战的自然驾驶行为识别中表现出色,实现了优化
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4 months ago
密度引导的标签平滑用于驾驶动作的时空定位
提出了一种基于视频动作识别网络的时间定位方法,通过分析边界视频段和多个摄像头视角的信息,实现了对驾驶行为的准确定位和场景级别预测。
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4 months ago
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