全局-局部Transformer：无监督动作学习的革命

全球-局部运动Transformer是一种创新的深度学习模型，专为无监督动作学习设计，特别是在骨骼运动序列分析中。它解决了现有Transformer模型在处理全身运动、长时程动态和人与人之间交互方面的不足。传统的Transformer模型倾向于关注每个关节的瞬时速度，而忽视了全局运动信息，这对于理解复杂的身体动作和运动序列的长期模式是不够的。 新模型的关键贡献在于引入了全局和局部注意机制。全局注意机制使得模型能够捕捉到整个身体的运动模式，而局部注意机制则专注于关节间的局部动态，两者通过相互作用学习，增强了对动作细节的理解。这种设计允许模型在不依赖于人工标注数据的情况下，更好地理解和预测动作序列中的长期依赖性和结构。 此外，该模型提出了多间隔姿势位移预测的预训练策略，这一策略能够在不同时间尺度上同时学习全局和局部注意力，进一步提高了模型的性能。这种方法有助于避免了基于RNN的模型在处理长程依赖性上的困难，并且对比学习方案的问题，即对编码器选择的高度依赖和对局部动态学习的限制。 相比于现有的无监督预训练方法，如RNN和对比学习，全局-局部运动Transformer展现出显著的优势，尤其在代表性的基准测试中取得了优秀的性能。这表明该模型在动作识别任务中具有广泛的应用潜力，可以减少监督学习的需求，提高效率。 代码可以在GitHub上获取，这对于研究者和开发者来说是一个宝贵的资源，可以用来进一步开发和改进动作学习算法，尤其是在需要处理大规模和多样化的动作数据集时。全局-局部运动Transformer代表了一种突破性的进步，为无监督动作学习领域开辟了新的研究方向。