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申请/专利权人：中国移动通信有限公司研究院;中国移动通信集团有限公司
摘要：本发明提供了一种用于细粒度动作识别的模型训练方法、装置、设备和介质，该方法包括：构建视频细粒度动作的训练数据集，训练数据集包括动作视频和每一个动作视频对应的K个目标动作元素；其中，每一个动作视频对应M个动作元素，目标动作元素是在M个动作元素中确定的，M为大于1的整数，K为大于0并且小于M的整数；根据训练数据集进行模型训练，获取细粒度动作识别模型。本发明实施例仅使用动作视频中的部分动作元素而不是全部动作元素对模型进行弱监督训练，可以降低对训练数据的质量要求，并且充分利用训练数据，使得获得的细粒度动作识别模型性能较高，识别准确度高。
主权项：1.一种用于细粒度动作识别的模型训练方法，其特征在于，包括：构建视频细粒度动作的训练数据集，所述训练数据集包括动作视频和每一个所述动作视频对应的K个目标动作元素；其中，每一个所述动作视频对应M个动作元素，所述目标动作元素是在M个所述动作元素中确定的，M为大于1的整数，K为大于0并且小于M的整数；根据所述训练数据集进行模型训练，获取细粒度动作识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国移动通信有限公司研究院 中国移动通信集团有限公司 用于细粒度动作识别的模型训练方法、装置、设备和介质
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