少样本动作识别
提出一种自适应对齐多尺度二阶矩网络，能够有效处理视频动态中的时间错位问题，并在多个基准上表现出极具竞争力的性能。
Gao, Zilin · 王启隆 · Zhang, Bingbing · Hu Q. · 李培华
International Journal of Computer Vision 2025
多尺度二阶矩表示不依赖特定架构，在2D和3D骨干上均通用，为资源有限的研究者省去更换骨干的负担。
自适应选择信息丰富的候选描述子，同时考虑个体运动模式，有效缓解视频帧序列的时间错位。
在五个广泛使用的少样本动作识别基准上达到与最先进方法相当的精度，验证了方法的有效性。