transformer骨架行为识别

Transformer骨架行为识别是一种使用Transformer网络来进行人体骨架关键点检测和行为识别的技术。通常情况下，它是通过在输入图像中检测人体骨架关键点，然后利用Transformer网络对这些关键点进行编码和建模，从而实现对人体行为的识别。

在这种方法中，首先需要使用一个人体姿态估计算法（例如OpenPose）来检测图像中的人体骨架关键点。然后，将这些关键点坐标作为输入，构建一个由多个Transformer层组成的网络结构。这些Transformer层可以对关键点序列进行编码和建模，捕捉到关键点之间的时序关系和上下文信息。

最后，通过在Transformer网络的输出上添加一个分类器（如全连接层），可以对不同的行为进行分类。这个分类器可以根据具体的任务进行设计，例如动作分类、动作预测等。

总的来说，Transformer骨架行为识别技术利用了Transformer网络强大的序列建模能力，结合人体骨架关键点信息，可以实现准确高效的行为识别。