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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 565 - 568 (4page)
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Human Action Recognition (HAR) has garnered significant attention in various applications, including autonomous driving, healthcare monitoring, and sports analysis. Traditional HAR models, however, rely heavily on large-scale labeled datasets, resulting in decreased performance when data is scarce. In environments where data collection is difficult or inefficient, conventional approaches face limitations. To address this issue, zero-shot learning (ZSL) has emerged as a promising alternative. In this study, we propose a zero-shot human action recognition method using a multimodal large language model, InternVideo2, which is capable of transforming video data into textual descriptions. Zero-shot learning enables the model to recognize unseen actions or classes without the need for training data, offering greater flexibility in data-limited situations. We evaluate the performance of the proposed model through subject-specific experiments and demonstrate the effectiveness of zero-shot learning in overcoming the challenges of limited data. Various data preprocessing techniques are applied to create a stable training environment, maximizing the model's potential.
목차
Abstract
I. 서론
II. 본론
III. 실험
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
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