Micro-Gesture Recognition

新框架Zero-MELO提升MLLM微手势识别能力

研究人员开发了Zero-MELO，一个旨在提高多模态大语言模型（MLLMs）在微手势识别（MGR）方面性能的新框架。该框架通过引入一种测试时证据校准方法，解决了MLLMs在处理细粒度和以动作为中心任务方面的局限性。该方法使用树搜索机制收集局部视觉证据，并使用校准模块纠正分数偏差，与基线模型相比，在iMiGUE和MA-52等数据集上的准确性显著提高。