论文翻译：Deep Progressive Reinforcement Learning for Skeleton-based Action Recognition

在本文中，我们提出了一种深度递进强化学习(DPRL)方法来识别基于骨架的视频中的动作，其目的是提取最有信息的帧，并丢弃序列中不明确的帧来识别动作。由于每个视频选择代表性帧的数量众多，我们通过深度强化学习将帧选择建模为一个渐进的过程，在此过程中我们考虑两个重要因素对选择的帧进行逐步调整:(1)所选帧的质量;(2)所选帧与整个视频的关系。另外，考虑到人体的拓扑结构本质上是基于图形的结构，顶点和边分别表

>>阅读原文<<