融合注意力与时域多尺度卷积的手势识别算法

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摘 要：针对基于深度学习的动态手势识别方法网络规模庞大、提取的时空特征尺度单一、有效特征的提取能力不足等问题，提出了一种深度网络框架。首先，使用时域多尺度信息融合的时空卷积模块改进3D残差网络结构，大幅度缩小网络规模，获得多种尺度的时空感受野特征；其次，引入一种全局信息同步的时空特征通道注意力机制，使用极少量参数构建特征图通道之间的全局依赖关系，使模型更加高效地获取动态手势的关键特征。（剩余17911字）

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