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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 916 - 920 (5page)
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Action recognition studies require numerous data to be learned to achieve generalized performance, as they can have various structures depending on the size or occlusion of the object. Therefore, in this paper, we propose a skeleton-based action recognition model using graph data augmentation and contrast learning. We train various postures to model by applying data augmentation and contrastive learning. Then we increase the accuracy of recognition with learning relations of postures that change over time. The proposed model can achieve high generalized performance even with a lower amount of data and parameters, as well as provide high computational efficiency. We demonstrate the superior performance of our model via comparative experiments with state-of-the-art methods.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
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