跨多种动作的动作质量评估

学习度量一个动作的质量是否有助于度量其他动作的质量？如果是，来自多个动作的整合样本是否有助于提升当前方法的性能？在本文中，我们进行了实验以考察在动作质量评估(AQA)设定下知识迁移是否可能。实验在我们新发布的 AQA 数据集(http://rtis.oit.unlv.edu/datasets.html)上进行，该数据集包含来自七个动作的 1106 个动作样本，其质量分数由专家人类评判者度量。我们的实验结果表明，跨多种动作学习单一模型是有用的。