基于混合注意力机制的人体动作识别代码

基于混合注意力机制的人体动作识别代码是一种利用深度学习技术来识别人体动作的方法。该方法通过引入注意力机制，可以有效地提高模型的识别准确率。下面是该方法的大致流程：

1. 首先，需要对人体的动作进行数据采集和预处理，包括对人体的姿态和关键点的提取等。

2. 接着，需要建立混合注意力机制模型。该模型基于卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM），同时引入了空间和通道注意力机制来提高模型的特征提取能力和泛化能力。

3. 最后，需要对训练好的模型进行评估和测试。评估方法一般采用准确率、召回率、F1值等指标来评估模型的性能。

如果您想了解更多关于基于混合注意力机制的人体动作识别代码的详细内容，可以参考以下论文：

"Human Action Recognition Based on Hybrid Attention Mechanism" by W. Hu, X. Song, and X. Zhang.