ExeChecker：我在哪里做错了？
计算机视觉与模式识别
2025-06-05 v2 人机交互
机器学习
摘要
在本文中，我们提出了一种基于对比学习的框架 ExeChecker，用于康复训练的解读。我们的工作建立在人体姿态估计、图注意力神经网络和 Transformer 可解释性领域的最新进展之上。下游任务是在用户执行规定训练时通过提供信息性反馈来辅助康复。我们采用了对比学习策略进行训练。给定正确和错误执行训练的元组，我们的模型能够识别并突出显示那些涉及错误动作的关节，从而需要用户的关注。我们收集了一个内部数据集 ExeCheck，包含正确和错误执行训练的配对记录。在实验中，我们在 ExeCheck 数据集以及 UI-PRMD 数据集上测试了我们的方法，发现 ExeChecker 在识别康复训练中物理相关的关节方面优于基于成对序列对齐的基线方法。
引用
@article{arxiv.2412.10573,
title = {ExeChecker: Where Did I Go Wrong?},
author = {Yiwen Gu and Mahir Patel and Margrit Betke},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.10573},
year = {2025}
}