[发明专利]一种基于语义解耦的自注意力模型的组合动作识别方法在审
| 申请号： | 202211606003.0 | 申请日： | 2022-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN115953832A | 公开（公告）日： | 2023-04-11 |
| 发明（设计）人： | 舒祥波;涂哲维;黄捧;严锐 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V20/40;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 吴旭 |
| 地址： | 210000 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于语义解耦的自注意力模型的组合动作识别方法，在STH‑ELSE数据集三种划分上均取得了最先进的效果。该方法通过物体‑动词解耦模块(OMD)和语义解耦约束模块(SDC)，实现了对动词和物体组合的高级语义特征的解耦，缓解了组合动作识别中的由于分布偏差带来模型性能下降的问题。在OMD中设置若干初始化的可学习标记以捕捉与物体相关的时空特征，并在高层视觉空间中将学习到的时空特征进行初步解耦。在SDC中引入文本信息对OMD中构建的解耦特征进行更严格的语义层面的一致性约束，最终学习到完全解耦后的外观和运动特征。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 语义 注意力 模型 组合 动作 识别 方法 | ||
【主权项】：
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