用于动作质量评估的多阶段对比回归
计算机视觉与模式识别
2024-01-08 v1
摘要
近年来，基于视频的动作质量评估（AQA）引起了越来越多的关注。现有方法通常通过考虑整个视频来解决AQA问题，却忽略了动作固有的阶段级特征。为解决这一问题，我们为AQA任务设计了一种新颖的多阶段对比回归（MCoRe）框架。该方法通过将输入视频分割为多个阶段或步骤，能够高效提取时空信息，同时降低计算成本。受图对比学习的启发，我们提出了一种新的逐阶段对比学习损失函数以提升性能。最终，MCoRe在广泛采用的细粒度AQA数据集上取得了迄今为止最先进的结果。
引用
@article{arxiv.2401.02841,
title = {Multi-Stage Contrastive Regression for Action Quality Assessment},
author = {Qi An and Mengshi Qi and Huadong Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.02841},
year = {2024}
}