讀書筆記5：Deep Progressive Reinforcement Learning for Skeleton-based Action Recognition

這篇文章開篇就指出，我們的模型是要從人體動作的序列中選取出最informative的那些幀，而丟棄掉用處不大的部分。但是由於對於不同的視頻序列，挑出最有代表性的幀的方法是不同的，因此，本文提出用深度增強學習來將幀的選擇模擬爲一個不斷進步的progressive process。 這篇文章處理的問題是skeleton based action recognition，提出的模型的示意圖如下：    

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