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AI 탐구노트

SkateFormer

SkateFormer는 스켈레톤-시간적 관계를 효율적으로 캡처하여 행동 인식의 정확성을 향상시킨 모델입니다.  인간 행동을 인식하기 위해 객체의 스켈레톤의 조인트 좌표 데이터와 이들의 연결성을 기반으로 하는 사례는 이전에도 많이 있었습니다. GCN(Graph Convolution Network)은 조인트 연결성의 수용 영역 제한, 즉 물리적으로 먼 조인트 간의 관계를 포착하기 힘들다는 문제점이 있었고, Transformer 기반 방식은 모든 프레임의 모든 조인트 간의 상관 관계를 계산해야 해서 많은 메모리 자원과 계산이 필요하다는 문제점이 있었습니다. SkateFormer는다음과 같은 접근 방법을 통해 문제점을 해결합니다.스켈레톤-시간적 분할 전략 스켈레톤-시간적 관계를 다음의 네 가지 유형으로 분류하고..
AI 기술 2024. 8. 5. 13:05
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