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动作识别是计算机视觉基础任务之一,骨架序列包含了大部分的动作信息,因此基于骨架的动作识别算法受到很多学者关注。人体骨架在数学上是一个天然的图,所以图卷积被广泛应用于动作识别。但普通的图卷积只聚合两两节点间的低阶信息,不能建模多节点间的高阶复杂关系。针对此问题,本文提出一种多尺度超图卷积网络,在空间和时间两个维度聚合更丰富的信息,提高动作识别准确度。多尺度超图卷积网络采用编解码结构,编码器使用超图卷积模块聚合超边中多个节点间的相关信息,解码器使用超图融合模块恢复原始骨架结构,另外基于空洞卷积设计了多尺度时间图卷积模块以更好地聚合时间维度运动信息。NTU-RGB+D和Kinetics数据集上的实验结果验证了算法的有效性。 相似文献
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近年来在香港,历史建筑保育日益成为一个重要的社会议题,2007年香港政府颁布新的保育政策,提出“以适切及可持续的方式,因应实际情况对历史和文物建筑及地点加以保护、保存和活化更新,让我们这一代和子孙后代均可受惠共享。在落实这项政策时应充分顾及关乎公众利益的发展需要、尊重私有产权、财政考虑、跨界合作,以及持份者和社会大众的积极参与”。有别于大陆的历史建筑“保护”.香港称之为历史建筑“保育”,这既是两地中文用法的不同,也反映了内容和实践上的差异,香港的历史建筑“保育”包括了对历史建筑的诠释、保护、活化等多重含义。 相似文献
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