技术总结
本发明提供了一种神经网络模型、动作识别方法、装置及存储介质，神经网络模型包括多个卷积模块、输出模块、多个注意力子模块和分类模块，多个卷积模块和输出模块依次连接，且每个卷积模块的输出端分别连接至一个注意力子模块的输入端，每个注意力子模块的输入端还分别与输出模块的输出端连接，注意力子模块的输出端与分类模块的输入端连接；注意力子模块，用于获取各个卷积模块输出的局部特征向量和输出模块输出的全局特征向量，分别计算各个局部特征向量和全局特征向量之间的兼容性分数，根据各个局部特征向量和对应的兼容性分数生成新特征向量；分类模块，根据新特征向量确定当前人体动作。本发明的技术方案能够提高人体动作的识别精度。动作的识别精度。动作的识别精度。
技术研发人员：王勃然 姜京池 刘劼
受保护的技术使用者：哈尔滨工业大学（深圳）
技术研发日：2021.03.29
技术公布日：2021/5/14