用于微手势分类的骨骼与语义嵌入联合损失
计算机视觉与模式识别
2023-07-21 v1
摘要
本文简要介绍我们 HFUT-VUT 团队在 IJCAI 2023 的 MiGA 挑战赛微手势分类任务中的解决方案。微手势分类任务旨在基于骨骼数据识别给定视频的动作类别。针对该任务，我们提出了一种基于 3D-CNNs 的微手势识别网络，其引入了骨骼与语义嵌入损失以提升动作分类性能。最终，我们在微手势分类挑战赛中排名第一，在 Top-1 准确率上超越第二名团队 1.10%。
引用
@article{arxiv.2307.10624,
title = {Joint Skeletal and Semantic Embedding Loss for Micro-gesture Classification},
author = {Kun Li and Dan Guo and Guoliang Chen and Xinge Peng and Meng Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.10624},
year = {2023}
}
备注
1st Place in Micro-gesture Classification sub-challenge in MiGA at IJCAI-2023