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MA-52
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新型Transformer模型实现高效边缘动作识别
研究人员开发了CoDAT，一种用于边缘设备上高效动作识别的协作双注意力Transformer。该模型采用轻量级双分支注意力机制，结合用于局部特征聚合的空间卷积注意力（SCA）和用于全局上下文的跨步单头注意力（SSHA），显著降低了计算成本。CoDAT还包含一个无参数的TShift模块用于时间建模，实现了跨帧的高效通信。实验表明，CoDAT在各种基准测试中实现了优于现有方法的能耗-准确性平衡，为边缘物联网系统中的实时应用提供了更快的吞吐…
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新的MMA-82基准扩展了跨不同领域的微动作分析
研究人员推出MMA-82，这是一个新的、大规模的基准，旨在推动微动作研究。该基准扩展了之前的数据集，将微动作类别增加到82个，并纳入了来自四个不同领域的数据：实验室访谈、街头访谈、精神病患者访谈和电视视频。该数据集包含超过77,000个标注实例，旨在评估模型在微动作识别和检测方面的能力，尤其是在领域转移和长尾分布等挑战性条件下。研究还强调了微动作与情绪状态之间的强相关性，表明其在增强情绪识别系统方面的效用。