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NTU-Hierarchy dataset

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  1. TOOL · CL_300551 ·

    新的神经符号图Transformer增强了人机意图识别能力

    研究人员开发了一种神经符号图Transformer（NSGT），旨在提高人机协作中的分层意图识别能力。这种新架构将人类推理图（HR-G）集成到其自注意力机制中，并使用可微分的一阶逻辑（FOL）损失来强制执行多层次意图的本体一致性。在源自NTU RGB+D 120的合成数据集上进行的评估表明，NSGT实现了91.65%的Top-1动作准确率，在使用FOL损失后提高到96.67%。该模型还展示了准确率和结构一致性之间的可调权衡，在保持稳健…