HAKE-Action-Torch：多模态人体动作特征提取与分类

HAKE-Action-Torch：多模态人体动作特征提取与分类

HAKE-Action-Torch HAKE-Action in PyTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/HAKE-Action-Torch

项目介绍

HAKE-Action-Torch 是一个基于 HAKE 数据的通用人体动作特征提取和人体 PaSta（部分状态）检测工具。它类似于 ImageNet/COCO 预训练的骨干网络，旨在为下游任务如视觉问答（VQA）、图像描述、聚类等提取多模态动作表示。

项目技术分析

HAKE-Action-Torch 的核心是 PaStaNet 网络结构，该网络在 CVPR 2020 上发表，旨在构建一种面向人体动作知识引擎的模型。项目实现了从图像或视频输入到人体检测、姿态估计、身体部分框定、PaSta 分类，最终到动作分类的完整流程。

• 视觉特征：基于人体 PaSta 识别，即来自 PaSta 分类器的特征。
• 语言特征：基于识别的 PaSta 分数和相应的 Bert 特征。对于每个 PaSta，将它的概率乘以它的 Bert 向量（基础 768 维）。

项目的详细技术细节可以在原论文 PaStaNet 和 HAKE-Action 中找到。

项目及技术应用场景

HAKE-Action-Torch 的应用场景广泛，适用于多种人体动作相关的计算机视觉任务。以下是几个典型的应用场景：

1. 动作识别：在视频监控、体育分析和交互式媒体中识别和分类人体动作。
2. 图像描述生成：为图像或视频中的动作生成自然语言描述。
3. 视觉问答：在视觉问答系统中，提取关键动作特征以回答关于视频中动作的问题。
4. 人体行为分析：在健康监测、安全监控等领域分析人体行为模式。

项目特点

多模态特征提取

HAKE-Action-Torch 通过结合视觉和语言特征，为动作识别提供更全面的信息。这种方法不仅考虑了人体各部分的状态，还通过语言模型增强了分类的准确性。

灵活性和扩展性

项目的模块化设计使得它可以轻松扩展到其他相关任务，如聚类、动作预测等。此外，项目支持多种数据格式，易于与其他工具和库集成。

预训练模型

项目提供了预训练的模型，用户可以直接使用这些模型进行推理，也可以根据特定的任务需求进行微调。

开源与社区支持

作为开源项目，HAKE-Action-Torch 得益于活跃的社区支持，不断更新和改进，使得用户能够获得最新的研究成果和优化。

总结来说，HAKE-Action-Torch 是一个强大的多模态人体动作特征提取和分类工具，适用于多种计算机视觉应用，具有灵活性和扩展性，值得广大研究者和开发者的关注和使用。通过其高效的特证提取和分类能力，HAKE-Action-Torch 将助力相关领域的研究和应用开发，推动计算机视觉技术的进步。

（本文根据项目介绍撰写，未经项目作者审阅。）

HAKE-Action-Torch HAKE-Action in PyTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ha/HAKE-Action-Torch