微型手势分类的原型学习
计算机视觉与模式识别
2024-08-07 v1
摘要
本文简要介绍了我们团队HFUT-VUT在IJCAI 2024 MiGA挑战中微型手势分类赛道所 developing 的解决方案。微型手势分类任务涉及识别给定视频剪辑的类别，侧重于比典型动作识别更细粒度和微妙的身体动作。鉴于微型手势识别的内在复杂性，包括大类内变异性和最小类别差异， 我们利用两种创新模块，即跨模态融合模块和原型细化模块，以提高MG特征的判别能力，从而提升分类准确率。我们的解决方案取得了显著成功，在微型手势分类赛道中排名第一。我们超越了去年领先团队的表现，Top-1准确率提升了6.13%。
引用
@article{arxiv.2408.03097,
title = {Prototype Learning for Micro-gesture Classification},
author = {Guoliang Chen and Fei Wang and Kun Li and Zhiliang Wu and Hehe Fan and Yi Yang and Meng Wang and Dan Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.03097},
year = {2024}
}
备注
1st Place in Micro-gesture Classification in MiGA at IJCAI-2024