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冗余度引导掩膜重构的小样本动作识别方法
摘要：在小样本动作识别任务中，由于训练样本的有限性，常常导致模型的泛化能力不足。为了解决这一问题，本文提出了一种基于。该方法通过引入冗余度概念，有效提取关键动作信息，并利用掩膜重构算法对样本进行增强，从而提高模型的泛化能力。实验结果表明，该方法在小样本动作识别任务中具有较好的性能。
关键词：小样本动作识别；冗余度；掩膜重构
1.引言
在计算机视觉领域，动作识别一直是一个具有挑战性的任务。随着深度学习技术的广泛应用，动作识别在许多领域都得到了广泛的研究和应用。然而，由于小样本动作识别任务中训练样本数量有限，很容易导致模型的泛化能
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