(untitled) (Інформатика. Культура. Техніка, 2025)
Розпізнавання людських дій на основі скелету страждає від низької зовнішньої валідності, оскільки популярні набори даних використовують несумісні схеми суглобів (наприклад, COCO-17, NTU-25/26), що призводить до необхідності спеціального ремапінгу, вилучення суглобів або використання декількох вхідних «голів» уваги, специфічних для набору даних. В даній роботі був представлений легкий уніфікатор діагностики моделей Schema-Align, який перетворює пози з довільних вихідних схем у фіксоване 21-суглобове представлення, використовуючи розріджене по рядках лінійне відображення, регуляризоване кінематичною доцільністю (обмеження довжини кісток і кута нахилу суглоба) і малопотужним тимчасовим залишком для інтерполяції дійсно відсутніх суглобів. Уніфікатор попередньо навчається без міток дій на змішаних потоках поз за допомогою послідовності циклів, часової передбачуваності та довірчо-зважених втрат, а потім підключається до будь-якої моделі HAR (GCN/MSG3D/CTR-GCN/Transformer) з незначною затримкою (<1%). Уніфікатор був оцінений на наборах NTU RGB+D 60/120 (3D), Kinetics-Skeleton, HMDB51-/UCF101-Skeleton і PoseTrack (2D), охоплюючи схему, набір даних і зсуви детектора. У внутрішньодоменних протоколах перетворення ефективно виконується без втрат, що відповідає власній продуктивності магістралей. При передачі між наборами даних Schema-Align послідовно зменшує падіння точності порівняно з перехресним та щільним лінійним ремапами, а також перевершує специфічні для набору даних голови, особливо коли вихідна та цільова схеми розходяться (наприклад, COCO↔NTU). Окрім точності, метод покращує калібрування (нижчий ECE) та анатомічну правдоподібність (менше порушень кісток/кутів), що вказує на те, що фізично обґрунтоване перетворення дає більш надійні ознаки при зсуві. Дослідження показують, що розрідженість верхніх k рядів (k=1-2) запобігає надмірному пристосуванню до схеми; залишковий інтерполятор допомагає оклюдованим або зашумленим детектором кадрам при мінімальних витратах на параметри; а видалення кінематичних втрат погіршує реалістичність і передачу. Завдяки єдиному тонкому матричному множенню і невеликому часовому модулю, Schema-Align забезпечує практичний, інтерпретований шлях до навчання – один раз, оцінюй – будь-де HAR.