读书笔记5：Deep Progressive Reinforcement Learning for Skeleton-based Action Recognition

这篇文章开篇就指出，我们的模型是要从人体动作的序列中选取出最informative的那些帧，而丢弃掉用处不大的部分。但是由于对于不同的视频序列，挑出最有代表性的帧的方法是不同的，因此，本文提出用深度增强学习来将帧的选择模拟为一个不断进步的progressive process。 这篇文章处理的问题是skeleton based action recognition，提出的模型的示意图如下：    

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