SkelFormer:

Jiexing Yan1, Xi Zhang2, Caiyan Tan3

  • 1College of Military and Political Basic Education, National University of Defense Technology, Changsha, China.

PloS one
|January 12, 2026
PubMed
まとめ

SkelFormerは、時空間的変動を捉えることにより、ヒト骨格ベースのアクション認識を強化します。この新しいフレームワークは、階層的表現を効果的に抽出し、複雑なアクションの理解を向上させます。