行为识别的深度学习模型有哪些？

行为识别是指通过对人或物体的动作、行为进行监测，从而推断出其所处的状态。以下是一些常用的深度学习模型：

1. CNN-LSTM模型：使用卷积神经网络（CNN）提取空间特征，再使用长短时记忆网络（LSTM）提取时间特征，从而实现对行为的识别。

2. 3D-CNN模型：相比于CNN-LSTM模型，3D-CNN模型不仅考虑了空间特征，还考虑了时间特征，因此在行为识别方面表现更好。

3. 基于姿态的模型：使用人体姿态估计技术提取人体关键点，再通过深度学习模型对关键点进行分类，从而实现对行为的识别。

4. Transformer模型：Transformer模型主要应用于自然语言处理领域，但近年来也被引入行为识别领域。它能够处理序列数据，可以对行为序列进行建模和分类。

5. GAN模型：GAN模型可以生成与真实数据相似的合成数据，因此可以用于增强训练数据，提高行为识别的准确率。