【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及模式识别与计算机视觉，尤其是一种基于多层次细化的u-transformer动作分割方法。
技术介绍
1、随着科技的发展，动作检测是近些年来的热点研究问题，在无人驾驶、安全监控、交通运输、人机交互系统等领域，动作分割的应用越来越广泛。现有的大多数最先进的动作检测方法采用transformer架构，tansformer能够有效地替代卷积神经网络应用于动作分割任务中。而transformer在动作分割的应用仍存在许多问题，一方面，transformer对输入数据的结构归纳偏置较少，因此需要大量的数据进行训练，而相比于其他领域数据集规模，动作分割数据集规模较小。另一方面，transformer中的自注意力层难以直接处理过长的未剪辑的样本视频序列。现主流的方法基于transformer通过局部连通性和预定义的层次表示模式，或者通过局部、全局注意力替换来解决这两个问题，但这样很难挖掘相邻行为的上下文关系或者不能捕获长期时序信息。因此，如何有效地利用transformer进行建模仍然是一个悬而未决的问题。针对上述情况，我们提出一种基于多...
【技术保护点】
1.一种基于多层次细化的U-Transformer动作分割方法，用于分割视频动作，其特征在于：包括以下步骤；
2.根据权利要求1所述的一种基于多层次细化的U-Transformer动作分割方法，其特征在于：步骤S1包括以下步骤；
3.根据权利要求2所述的一种基于多层次细化的U-Transformer动作分割方法，其特征在于：步骤S2具体包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的一种基于多层次细化的U-Transformer动作分割方法，其特征在于：步骤S3包括以下步骤；
5.根据权利要求1所述的一种基于多层次细化的U-Tr...
【技术特征摘要】
1.一种基于多层次细化的u-transformer动作分割方法，用于分割视频动作，其特征在于：包括以下步骤；
2.根据权利要求1所述的一种基于多层次细化的u-transformer动作分割方法，其特征在于：步骤s1包括以下步骤；
3.根据权利要求2所述的一种基于多层次细化的u-transformer动作分割方法，其特征在于：步骤s2具体包括以下步骤：
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